基于核心路由器的路由選擇最優(yōu)化算法研究與實(shí)現(xiàn)畢業(yè)論文設(shè)計(jì)-資料下載頁(yè)
2024-11-08 04:17本頁(yè)面
【導(dǎo)讀】的各個(gè)領(lǐng)域，網(wǎng)絡(luò)在整個(gè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的作用越來(lái)越重要，帶來(lái)的價(jià)值也越來(lái)越多。越多地提出了包括多媒體通信在內(nèi)的綜合服務(wù)要求。在新一代網(wǎng)絡(luò)上提供高水平服務(wù)質(zhì)量保。證己經(jīng)成為目前計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)研究的主要課題。近幾年的研究表明網(wǎng)絡(luò)路由算法對(duì)實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)。保證質(zhì)量的服務(wù)起到了非常關(guān)鍵的作用。聯(lián)網(wǎng)服務(wù)質(zhì)量提高的絆腳石。日益暴增的網(wǎng)絡(luò)流量對(duì)核心路由器的轉(zhuǎn)發(fā)能力提出了新的挑。戰(zhàn)，而研究路由選擇算法提高路由選擇的速度對(duì)于提高核心路由器的性能有著重要的意義！轉(zhuǎn)發(fā)策略稱為路由選擇，這也是路由器名稱由來(lái)。路由器構(gòu)成了Inter的骨架。始終處于核心地位，其發(fā)展歷程和方向，成為整個(gè)Inter研究的一個(gè)縮影。標(biāo)準(zhǔn)和計(jì)算權(quán)值，例如一個(gè)路由選擇算法同時(shí)考慮途經(jīng)站點(diǎn)的數(shù)目和延遲開(kāi)銷(xiāo)，因此，路由選擇協(xié)議必須嚴(yán)格定義其計(jì)算方。一些路由選擇算法在平面空間運(yùn)行，而另一些路由選擇算法采用分層空間運(yùn)行。路由系統(tǒng)常將邏輯節(jié)點(diǎn)組稱為域、自主系統(tǒng)或區(qū)域。
【正文】 tance=0。 (*new Assoc(0,const_castVertexamp。(s)))。 while(!()) { Assocamp。 assoc=dynamic_castAssocamp。(())。 Vertexamp。 v0=dynamic_castVertexamp。(())。 if(!table[v0].known) { table[v0],known=true。 Iteratoramp。 p=(v0)。 while(!()) { WeightedEdgeamp。 edge=dynamic_castWeightedEdgeamp。(*p)。 Vertexamp。 v1=(v0)。 intamp。 weight=dynamic_castintamp。(())。 int const d=weight。 if(!table[v1].knownamp。amp。table[v1].distanced) { table[v1].distance=d。 table[v1].predecessor=v0。 (*new Assoc(d,v1))。 } ++p。 } delete amp。p。 } delete amp。assoc。 } delete amp。queue。 Graphamp。 result=*new GraphAsLists(n)。 for(Vertex::Number v=0。 vn。 ++v) (*new Vertex(v))。 for(Vertex::Number v=0。 vn。 ++v) if(v!=s) (*new Edge(result[v],result[table[v].predecessor]))。 return result。 } Floyd 算法原理 Floyd 算法是解決關(guān)于密集圖的每對(duì)頂點(diǎn)間 最短路徑問(wèn)題的動(dòng)態(tài)程序設(shè)計(jì)方法，它有效地利用了鄰接矩陣。 Floyd 算法從圖的鄰接矩陣（對(duì)角線上的元素定義為 0）開(kāi)始，按照頂點(diǎn)n,......2,1 ,VVV 的次序，分別以每個(gè)頂點(diǎn) kV （ 1≤ k≤ n）作為新考慮的中間點(diǎn)，在第 k1 次運(yùn)算1kA （ )0(A 為圖的鄰接矩陣 GA）的基礎(chǔ)上，求出每對(duì)頂點(diǎn)iV到 jV 的目前最短路徑長(zhǎng)度 kA [i，j],計(jì)算公式為 ]),[],[],[m i n (],[ )1()1()1()k( jkAkiAjiAjiA kkk ??? ?? （ 1≤ i≤ n， 1≤ j≤ n） 其中 min 函數(shù)表示取其參數(shù)表中的較小值，參數(shù)表中的前向表示在第 k1 次運(yùn)算后得到的iV到 jV 的目前最短路徑長(zhǎng)度，后項(xiàng)表示考慮以 kV (1≤ k≤ n)作 為的中間點(diǎn)， 所得到的iV到 jV的路徑長(zhǎng)度。若后項(xiàng)小于前項(xiàng)，則表明以 kV 作為中間點(diǎn)（不排除已經(jīng)）121 ,....., ?KVVV中的一部分或全部作為其中間點(diǎn)），使得iV到 jV 的路徑長(zhǎng)度變短，所以應(yīng)把它的值賦給],[k jiA ）（ ，否則把 ],[)1( jiAk? 的值賦給 ],[k jiA ）（ ，總之，使得 ],[k jiA ）（ 保存第 k 次運(yùn)算后得到的從iV到 jV 的目前最短路徑長(zhǎng)度。當(dāng) k 從 1 取到 n 后矩陣 )n(A 就是最后得到的結(jié)果，其中每個(gè) ],[)n( jiA 就是 頂點(diǎn)iV到 jV 的最短路徑長(zhǎng)度。 對(duì)于上面的計(jì)算公式，當(dāng) i=j 時(shí)變?yōu)? ）（， ],[],[],[m i n]ii[ )1()1()1k()k( ikAkiAiiAA kk ?? ?? （ 1≤ i≤ n， 1≤ j≤ n） 若 k=1，則參數(shù)中的前項(xiàng) 0],[)0( ?iiA ；后項(xiàng) ],[],[ )0()0( ikAkiA ? 必定 大于等于 0，所以 )0(A 中的對(duì)角線元素一樣，均為 0，均為 0：同理，當(dāng) k=2， 3,… ..n 時(shí)， )k(A 中的對(duì)角線元素也均為 0。 對(duì)于上面公式，當(dāng) i=k 或 j=k 時(shí)，分別變?yōu)? ]),[],[],[m i n (],[ )1k()1k()1k()k( jkAkkAjkAjkA ?? ])kk[],[],[m i n (],[ )1()1()1()( ，??? ?? kkkk AkiAkiAkiA 每個(gè)參數(shù)表中的后一項(xiàng)都由它的前一項(xiàng)加上 ],[)1( kkAk? 所組成，因 ],[)1( kkAk? =0,所以],[)( jkAk 和 ],[)( kiAk 分別取上以次運(yùn)算結(jié)果 ],[)1( jkAk? 和 ],[)1( kiAk? 的值，也就是說(shuō)，矩陣 )(kA 中的第 k 行和地第 k 列上的元素均取上一次運(yùn)算的結(jié)果。 下面以圖求圖 中每對(duì)頂點(diǎn)之間的最短路徑長(zhǎng)度為例說(shuō)明 Floyd 算法的運(yùn)算過(guò)程。 圖 1113 Floyd 算法實(shí)現(xiàn) 函數(shù) FloudsAlgorithm 的參數(shù)只想帶全有向圖的 const 的引用，且權(quán)是 int 類(lèi)的實(shí)例。結(jié)果將以帶權(quán)有向圖的形式返回。 Digraphamp。Floyd sAlogrithm（ Digraph constamp。g） { using numeric_limitsunsigned int::max。 uigned int const n=()。 Array2Dunsigned intdistance(n,n)。 for(Vertex::Number v=0。vn。++v) for (Vertex::Number w=0。w,n。++w) distance[v][w]=max()。 Iteratoramp。p=()。 While(!()) { WeightedEdgeamp。edge=dynamic_castWeightedEdgeamp。(*p)。 Intamp。weight=dynamic_castintamp。())。 Distance[()][()]=weight。 ++p。 } delete amp。p。 for (Vertex::Number i=0。in。++i) for(vertex::Number v=o。vn。++w) if(distance[v][i]!=max()amp。amp。distance[i][w]!=max()) { int const d =distance[v][i]+distance[v][w]。 if(distance[v][w]d)distance[v][w]=d。 } Digraphamp。result=*new DigraphAsMatrix(n)。 For(Vertecx::Number v=0。vn。++v) (*new Vertex(v))。 for(Vertex::Number v=0。vn。++v) for(Vertex::Number w=0。wn。++w) if ( distance[v][w]!=max()) (*new WeightededEdge( Result[v],result[w],*new int(distance[v][w])))。 return result。 }
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