基于多路径路由的全局感知网络流量分配优化算法matlab仿真

本文涉及的产品
实时数仓Hologres,5000CU*H 100GB 3个月
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
智能开放搜索 OpenSearch行业算法版,1GB 20LCU 1个月
简介: 本文提出一种全局感知网络流量分配优化算法,针对现代网络中多路径路由的需求,旨在均衡分配流量、减轻拥塞并提升吞吐量。算法基于网络模型G(N, M),包含N节点与M连接,并考虑K种不同优先级的流量。通过迭代调整每种流量在各路径上的分配比例,依据带宽利用率um=Σ(xm,k * dk) / cm来优化网络性能,确保高优先级流量的有效传输同时最大化利用网络资源。算法设定收敛条件以避免陷入局部最优解。

1.程序功能描述

1.png

2.测试软件版本以及运行结果展示
MATLAB2022a版本运行

2.jpeg
3.jpeg
4.jpeg
5.jpeg
6.jpeg

3.核心程序

bar(alpha);
text(0.5,0.8,'用户1,8节点');
text(1,0.9,'用户2,8节点');
text(1.5,0.8,'用户1,11节点');
text(2,0.9,'用户2,11节点');
axis([0,3,0,1.2])

figure;
bar(beta);
text(0.6,0.3,'用户1,路径8-11');
text(1.6,0.9,'用户2,路径8-11');
axis([0,3,0,1.2]);



figure;
plot(X1,'-bs',...
    'LineWidth',1,...
    'MarkerSize',6,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);
hold on
plot(X2,'-mo',...
    'LineWidth',1,...
    'MarkerSize',6,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.5,0.9,0.0]);
hold on
plot(X3,'-b^',...
    'LineWidth',1,...
    'MarkerSize',6,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.2,0.9,0.5]);
hold on
plot(X4,'-r>',...
    'LineWidth',1,...
    'MarkerSize',6,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.9,0.9,0.0]);
hold on
legend('用户1,8节点','用户2,8节点','用户1,11节点','用户2,11节点');

figure;
plot(Y1,'-bs',...
    'LineWidth',1,...
    'MarkerSize',6,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);
hold on
plot(Y2,'-mo',...
    'LineWidth',1,...
    'MarkerSize',6,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.5,0.9,0.0]);
hold on
legend('用户1,路径8-11','用户2,路径8-11');




figure;
plot(X,Y,'r*');
hold on
for j1 = 1:Nodes
    text(X(j1),Y(j1)+10,[num2str(j1)]);
end
for i = 1:User
    paths = PATHS{i};
    for j = 1:length(paths)-1
        if i == 1
           h1=plot([X(paths(j)),X(paths(j+1))],[Y(paths(j)),Y(paths(j+1))]+1,'r'); hold on
        end
        if i == 2
           h2=plot([X(paths(j)),X(paths(j+1))],[Y(paths(j)),Y(paths(j+1))]-1,'k--','linewidth',2); hold on
        end        
    end
end
hold on
for j = 1:length(Spath)-1
    h3=plot([X(Spath(j)),X(Spath(j+1))],[Y(Spath(j)),Y(Spath(j+1))],'g','linewidth',2); hold on
end
legend([h1,h2,h3],'用户1路径','用户2路径','共享路径');


figure;
plot(Error3,'b-o')
grid on
xlabel('优化迭代次数');
ylabel('min U');
hold on
plot(1:MAXGEN,10.1928*ones(1,50),'r','linewidth',2);
12_030m
AI 代码解读

4.本算法原理
随着网络规模的扩大和流量的增长,传统的单路径路由策略已经无法满足现代网络的需求。为了更有效地利用网络资源和提高网络性能,多路径路由策略逐渐被广泛应用于实际网络中。本文提出了一种基于多路径路由的全局感知网络流量分配优化算法,旨在实现网络流量的均衡分配,降低网络拥塞,提高网络吞吐量。

4.1网络模型

 考虑一个由N个节点和M条边组成的网络,表示为G(N, M)。每个节点表示一个网络设备(如路由器或交换机),每条边表示网络连接。网络中存在K种类型的流量,每种流量具有不同的带宽需求和优先级。
AI 代码解读

2061118b288d01c74ddaf28b23ab0535_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png

4.2 全局感知网络流量分配优化算法

   假设每种类型的流量在网络中均匀分布,表示为D = [d1, d2, ..., dK],其中dk表示第k种流量的需求。网络的总带宽表示为C = [c1, c2, ..., cM],其中cm表示第m条边的带宽容量。
AI 代码解读

5b7e52b4045879540a2b9800f9527820_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png

   本算法采用迭代的方式进行流量分配。在每次迭代中,首先根据当前的网络状态计算每条边的带宽利用率,然后根据带宽利用率和流量的优先级需求进行流量调整。迭代过程直到达到收敛条件或达到最大迭代次数为止。
AI 代码解读

对于每条边m,其带宽利用率um计算如下:

   um = Σ(xm,k * dk) / cm1)

   其中,xm,k表示第k种流量在第m条边上的分配比例。通过该公式,我们可以得到每条边的带宽利用率,进而评估网络的拥塞程度。根据带宽利用率和流量的优先级需求,我们采用以下策略进行流量调整:
AI 代码解读

(1)对于优先级较高的流量,如果其所在路径的带宽利用率较高,则尝试将其部分流量转移到其他可用路径上;
(2)对于优先级较低的流量,如果其所在路径的带宽利用率较低,则尝试增加其分配比例,以提高网络吞吐量;
(3)为了保证网络的稳定性,每次流量调整的比例不宜过大,需要根据实际情况进行设置。

收敛条件与迭代终止
为了保证算法的收敛性,我们设置以下收敛条件:当连续若干次迭代中,网络的总带宽利用率变化小于一定阈值时,认为算法已经收敛。同时,为了防止算法陷入局部最优解,我们也设置了最大迭代次数作为算法的终止条件。

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