网络的最短路径算法研究

最短路径路由算法1. 引言最短路径路由算法是计算机网络中的一种重要算法，用于确定网络中两个节点之间的最短路径。

在网络通信中，选择最短路径可以大大提高数据传输的效率和可靠性。

本文将介绍最短路径路由算法的原理、常见算法以及应用领域。

2. 原理概述最短路径路由算法是基于图论的算法。

它将网络抽象成一个有向图，其中节点表示网络中的路由器或交换机，边表示节点之间的连接。

每条边都有一个与之相关的权重，表示在该路径上传输数据的代价。

最短路径路由算法的目标是找到网络中两个节点之间的最短路径，即路径上的所有边的权重之和最小。

3. 常见算法3.1 Dijkstra算法Dijkstra算法是最短路径路由算法中最经典的算法之一。

它通过逐步确定从源节点到其他节点的最短路径来实现最短路径的计算。

算法的核心思想是维护一个距离表，记录从源节点到其他节点的当前最短距离。

通过不断更新距离表中的值，最终得到源节点到目标节点的最短路径。

3.2 Bellman-Ford算法Bellman-Ford算法是另一种常见的最短路径路由算法。

与Dijkstra 算法不同，Bellman-Ford算法可以处理带有负权边的图。

算法通过进行多次迭代，逐步更新节点之间的最短距离，直到收敛为止。

Bellman-Ford算法的优势在于可以处理具有负权边的情况，但由于需要进行多次迭代，算法的时间复杂度较高。

3.3 Floyd-Warshall算法Floyd-Warshall算法是一种全局最短路径算法，用于计算图中任意两个节点之间的最短路径。

算法通过动态规划的方式，逐步更新节点之间的最短距离。

Floyd-Warshall算法的时间复杂度较高，但由于可以同时计算所有节点之间的最短路径，因此在网络规模较小的情况下，仍然是一个有效的算法。

4. 应用领域最短路径路由算法在计算机网络中有广泛的应用。

其中，最为典型的应用之一就是Internet路由器的路由选择。

Internet由大量的路由器组成，路由器之间的通信需要选择最短路径，以保证数据的快速传输和网络的稳定性。

复杂网络中最短路径问题的优化算法研究的开题报告一、选题背景随着科技的发展，现代社会中的网络结构越来越复杂，这种复杂性使得网络中存在大量的数据信息，其规模迅速增长，处理效率成为一个重要的问题。

其中比较关键的问题就是找寻网络中最短路径，因为这种路径可以描述网络中的物理和功能路径，如路线规划、交通管理、通信网络等。

因此，在网络优化领域，对于如何优化寻找最短路径的算法研究具有很高的实际应用价值。

二、研究目的本研究旨在研究复杂网络中最短路径问题的优化算法，更好地解决现实问题，提高网络寻找最短路径的速度和效率。

三、研究内容本研究将以复杂网络的最短路径问题为研究对象，主要研究内容包括以下几个方面：1. 网络中最短路径的传统算法分析和改进：如Dijkstra算法、Bellman-Ford算法、Floyd算法等，其中Dijkstra算法和Bellman-Ford算法是单源最短路径算法，Floyd算法是多源最短路径算法。

在了解其工作原理的基础上，结合目前的研究成果，对传统最短路径算法进行改进，提高其速度和效率。

2. 基于深度学习的最短路径算法研究：深度学习对于处理大量、复杂的数据有着很大的优势，因此将深度学习引入到最短路径算法的研究中，提高网络寻找最短路径的速度和效率。

3. 算法仿真与实验：利用MATLAB等工具进行算法的仿真和实验验证，比较不同算法之间的性能差异，明确各算法的优缺点，为算法的优化提供依据和参考。

四、研究意义本研究可以提高复杂网络中寻找最短路径的速度和效率，在现实生活中的实际应用中有很大的意义和价值，如路线规划、交通管理、通信网络等。

同时，本研究为网络优化等领域提供一种新的思路和方法，对于未来的复杂网络优化领域的研究也有所帮助。

五、研究方法本研究将采用文献综述、理论分析、算法设计、算法仿真等方法，通过详细的理论分析和实验验证，找到复杂网络中最短路径问题的优化算法，提高网络寻找最短路径的速度和效率。

六、论文结构本论文总共设立七个章节，具体如下：第一章：绪论，包括选题背景、研究目的、研究内容、研究意义、研究方法、论文结构等。

最短路径实验报告最短路径实验报告引言：最短路径算法是计算机科学中的一个经典问题，它在许多领域中都有广泛的应用，如交通规划、电路设计、网络通信等。

本实验旨在通过实践探索最短路径算法的实际应用，并对其性能进行评估。

一、问题描述：我们将研究一个城市的交通网络，其中包含多个节点和连接这些节点的道路。

每条道路都有一个权重，表示通过该道路所需的时间或距离。

我们的目标是找到两个节点之间的最短路径，即使得路径上各个道路权重之和最小的路径。

二、算法选择：为了解决这个问题，我们选择了Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法作为比较对象。

Dijkstra算法是一种单源最短路径算法，它通过不断选择当前最短路径的节点来逐步扩展最短路径树。

Floyd-Warshall算法则是一种多源最短路径算法，它通过动态规划的方式计算任意两个节点之间的最短路径。

三、实验设计：我们首先构建了一个包含10个节点和15条道路的交通网络，每条道路的权重随机生成。

然后，我们分别使用Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法计算两个节点之间的最短路径，并记录计算时间。

四、实验结果：经过实验，我们发现Dijkstra算法在计算单源最短路径时表现出色，但是在计算多源最短路径时效率较低。

而Floyd-Warshall算法在计算多源最短路径时表现出色，但是对于大型网络的单源最短路径计算则需要较长的时间。

五、性能评估：为了评估算法的性能，我们对不同规模的交通网络进行了测试，并记录了算法的计算时间。

实验结果显示，随着交通网络规模的增大，Dijkstra算法的计算时间呈指数级增长，而Floyd-Warshall算法的计算时间则呈多项式级增长。

因此，在处理大型网络时，Floyd-Warshall算法具有一定的优势。

六、实际应用：最短路径算法在实际应用中有着广泛的用途。

例如，在交通规划中，最短路径算法可以帮助我们找到最优的行车路线，减少交通拥堵。

计算机网络之路由算法：最短路径法则,提升路由效率!计算机网络之路由算法：最短路径法则，提升路由效率1. 概述计算机网络中的路由算法是实现网络数据包传输的重要组成部分。

最短路径法则是一种常用的路由算法，它通过选择最短的路径来提高路由效率。

本文将介绍最短路径法则的原理和应用。

2. 最短路径法则的原理最短路径法则的基本原理是通过计算各个节点之间的距离，选取距离最短的路径作为数据包传输的路径。

常用的最短路径计算算法有Dijkstra算法和Bellman-Ford算法。

Dijkstra算法是一种常用的单源最短路径算法，它通过不断选择当前距离起点最近的节点，逐步更新节点的距离值，直到找到起点到目标节点的最短路径。

该算法的时间复杂度为O(V^2)，其中V为网络中节点的数量。

Bellman-Ford算法是一种能够处理带有负权边的图的最短路径算法，它通过不断松弛边的权值来计算最短路径。

该算法的时间复杂度为O(VE)，其中V为网络中节点的数量，E为网络中边的数量。

3. 最短路径法则的应用最短路径法则广泛应用于计算机网络中的路由选择和网络优化等方面。

通过选取最短路径，可以提高数据包传输的效率和速度，减少网络拥塞等问题。

在实际应用中，最短路径法则可以通过路由器和交换机等网络设备的配置来实现。

通过配置路由表和控制数据包的流向，可以实现数据包按照最短路径进行传输。

4. 总结最短路径法则是一种提高路由效率的常用算法，在计算机网络中具有广泛的应用。

通过选取最短路径，可以实现数据包的快速传输，并减少网络拥塞等问题。

不同的最短路径计算算法适用于不同的场景，选择适合的算法可以提升路由效率。

该文档提供了最短路径法则的概述、原理和应用，帮助读者理解和应用最短路径算法。

通过合理的路由算法选择和配置，可以优化网络性能，提高数据传输效率。

---*注意：本文档仅提供概述和基本原理，具体网络配置和算法细节需根据实际情况进行进一步研究和探索。

*。

路网短路径算法研究在现代化城市中，路网的优化设计一直是城市规划和交通管理的核心问题之一。

而短路径算法作为路网优化设计中的常用算法之一，已经得到了广泛的应用。

本文旨在探讨现代路网短路径算法的研究进展，并探讨其在实际中的应用。

一、路网短路径算法概述路网短路径算法是求解路网上两个点之间距离最短的算法。

其让任意两点之间的距离最短，降低了交通的时间成本和物力成本，方便人们的生活。

目前，研究人员发展出了多种路网短路径算法，包括Dijkstra算法、Floyd算法、A*算法、Bellman-Ford算法等等。

这些算法充分展示了传统数学理论和计算机科学的巨大作用，现如今这些算法已成为了现代路网设计的核心工具之一。

二、Dijkstra算法Dijkstra算法是最常见的路网短路径算法之一，它可以在加权图上求解两点之间的最短路径。

该算法采用贪心算法的思想，从起点开始逐步求出当前节点到其它节点的最小距离，并将其相邻的节点标记。

最终找到目标节点的最优解。

三、Floyd算法Floyd算法是一种动态规划算法，它可以在有向图中求解任意两点之间的最短路径，具有简单易实现、时间复杂度低的优点。

该算法使用一个二维数组来保存任意两点之间的距离，然后通过比较任意两点之间的路径长度来不断更新距离，直至求得最小值。

四、A*算法A*算法是一种启发式搜索算法，它可以在有向图上求解两点之间的最短路径。

该算法使用一个启发式函数来估算每个节点到目标节点的距离，以便在搜索过程中优先选择距离目标节点更近的节点进行遍历，从而提高搜索效率。

五、Bellman-Ford算法Bellman-Ford算法是一种用于处理包含负权重边的有向图中的单源最短路径问题的算法。

它在进行松弛操作时处理了边权重为负的情况，并能判断图中是否存在负权回路。

六、路网短路径算法在实际中的应用路网短路径算法在实际中得到了广泛的应用。

以Google Maps为例，它采用了Dijkstra算法来计算两点之间的最短路径。

最短路径算法的原理和方法最短路径算法是一类解决图中节点最短路径问题的算法，例如在网络中找到从一个节点到另一个节点的最短路径，或者在地图中找到从一个地点到另一个地点的最短路线。

最短路径问题可以用图论来描述，即在有向或无向的图中，根据边的权重找到连接两个顶点的最短路径。

最短路径算法可以分为以下几种：1. Dijkstra 算法Dijkstra 算法是最常用的找到单源最短路径的算法，它适用于没有负权边的有向无环图或仅含正权边的图。

算法步骤：（1）初始化，将起点到所有其他顶点的距离初始化为正无穷，将起点到自己的距离初始化为0。

（2）选择一个起点，将其距离设为0。

（3）将起点加入已知最短路径集合。

（4）遍历与起点相邻的所有顶点，将它们到起点的距离更新为起点到它们的距离。

（5）从未加入已知最短路径集合中的顶点中选择最小距离的顶点，将它加入已知最短路径集合中。

（6）重复步骤4和步骤5直到所有顶点都被加入已知最短路径集合中。

2. Bellman-Ford 算法Bellman-Ford 算法是一种解决有负权边的单源最短路径问题的算法。

算法步骤：（1）初始化，将起点到所有其他顶点的距离初始化为正无穷，将起点到自己的距离初始化为0。

（2）遍历每条边，将该边起点的距离加上该边的权重，如果得到的距离比该边终点的距离小，则更新该终点的距离为该距离。

（3）重复步骤2 V-1 次，其中V 是图中的顶点数。

（4）检查是否存在负环，即在V-1 次迭代后，仍然可以更新顶点的距离。

如果存在负环，算法无法执行。

3. Floyd-Warshall 算法Floyd-Warshall 算法是一种解决所有顶点对之间的最短路径问题的算法。

算法步骤：（1）初始化，将每个顶点到其他顶点的距离初始化为边权，如果两个顶点之间没有边相连，则初始化为正无穷。

（2）依次加入每个顶点，如果通过加入该顶点可以得到更短的路径，则更新路径。

（3）输出结果，即每个顶点对之间的最短路径。

OSPF中的最短路径算法OSPF（Open Shortest Path First）是一种基于链路状态的内部网关协议（IGP - Interior Gateway Protocol），用于在自治系统（AS - Autonomous System）中进行路由选择。

在OSPF中，最短路径算法被用来计算网络中节点之间的最佳路径。

最短路径算法用于确定从源节点到目标节点的最佳路径。

在OSPF中，最短路径算法采用了Dijkstra算法的变体，称为OSPF的Dijkstra算法。

下面将详细介绍OSPF中的最短路径算法。

最短路径算法基于网络的拓扑结构。

网络节点可以表示为图中的顶点，而链路可以表示为图中的边。

每个链路都有一个连接两个节点的权值，表示链路的成本或距离。

首先，最短路径算法通过将网络拓扑结构组织为一个有向加权图来表示网络。

每个节点都被赋予一个唯一的标识符，并且每条链路都被赋予一个成本或距离值。

成本或距离值可以表示为延迟、带宽、可靠性等度量。

接下来，最短路径算法使用以下步骤来计算从源节点到目标节点的最短路径：1.初始化距离和路径表：对于每个节点，设置距离为无穷大，将路径设置为空。

2.设置源节点的距离为0，并将源节点添加到最短路径树中。

3.对于除源节点之外的每个节点，计算从源节点到该节点的距离。

这可以通过遍历相邻节点，并使用链路成本来更新距离表中的值来实现。

4.选择具有最小距离的节点，并将其添加到最短路径树中。

5.更新距离表：对于新添加到最短路径树中的节点的相邻节点，如果通过新添加的节点到达相邻节点的路径距离更短，则更新距离表中的值。

6.重复步骤4和步骤5，直到所有节点都添加到最短路径树中。

7.计算最短路径：从目标节点开始，沿着路径表中的路径回溯到源节点，以确定最短路径。

最短路径算法的关键是在每次迭代中选择具有最小距离的节点。

此选择确保了在每次迭代中，最短路径树都会扩展到到源节点的距离最短的节点。

当所有节点都添加到最短路径树中后，可以确定从源节点到每个节点的最短路径。

算法最短路径最短路径算法是一种在图中寻找两个节点之间最短路径的方法。

它在许多实际应用中都有广泛的应用，比如导航系统、网络路由和物流规划等。

本文将介绍几种常见的最短路径算法，并对它们的原理和应用进行详细解析。

一、Dijkstra算法Dijkstra算法是最短路径算法中最常用的一种。

它通过不断更新起始节点到其他节点的距离，逐步找到最短路径。

具体步骤如下：1. 初始化起始节点的距离为0，其他节点的距离为无穷大。

2. 选择距离起始节点最近的节点，并标记为已访问。

3. 更新与该节点相邻节点的距离，如果经过该节点到达相邻节点的距离更短，则更新距离。

4. 重复步骤2和3，直到所有节点都被访问过或者没有可更新的节点。

Dijkstra算法的时间复杂度为O(V^2)，其中V为节点的数量。

它适用于没有负权边的图，可以求解单源最短路径问题。

二、Bellman-Ford算法Bellman-Ford算法是一种可以处理带有负权边的图的最短路径算法。

它通过对所有边进行松弛操作，逐步逼近最短路径。

具体步骤如下：1. 初始化起始节点的距离为0，其他节点的距离为无穷大。

2. 对所有边进行V-1次松弛操作，其中V为节点的数量。

3. 检查是否存在负权环，如果存在，则说明图中存在无穷小的最短路径，算法结束。

Bellman-Ford算法的时间复杂度为O(VE)，其中V为节点的数量，E为边的数量。

它适用于解决单源最短路径问题，并且可以处理带有负权边的图。

三、Floyd-Warshall算法Floyd-Warshall算法是一种可以求解任意两个节点之间最短路径的算法。

它通过动态规划的思想，逐步更新节点之间的距离。

具体步骤如下：1. 初始化节点之间的距离矩阵，如果两个节点之间有直接边，则距离为边的权重，否则为无穷大。

2. 对于每一个节点k，遍历所有节点对(i, j)，如果经过节点k的路径比直接路径更短，则更新距离矩阵中的值。

3. 重复步骤2，直到所有节点对的距离都被更新。

软件定义网络中的路由选择算法研究随着互联网的快速发展，传统的网络架构已经不能满足日益增长的网络流量和用户需求。

软件定义网络(SDN)作为一种网络架构，通过将网络控制平面和数据平面解耦，极大地提高了网络的灵活性和可编程性。

在SDN中，路由选择算法作为网络控制平面中的核心算法，其优劣决定了整个网络的性能。

本文将就SDN中常见的路由选择算法进行探讨。

一、最短路径算法最短路径算法是SDN中最基本的路由选择算法，其基本思想是在网络拓扑中寻找从源节点到目的节点的最短路径。

在SDN中，常见的最短路径算法有Dijkstra 算法和Bellman-Ford算法。

Dijkstra算法采用贪心策略，每次选择距离源节点最近的一个节点，并以此更新其他节点到源节点的最短距离。

这种算法在网络拓扑较小的情况下表现良好，但是当网络规模较大时其计算时间复杂度较高。

Bellman-Ford算法采用动态规划的思想，每次更新所有节点到源节点的距离，直到收敛为止。

这种算法具有一定的鲁棒性，但是在网络中存在负权边时需要进行特殊处理。

二、最小带宽算法最小带宽算法是一种考虑网络带宽的路由选择算法，其基本思想是在网络中选择可用带宽最大的路径作为最优路径。

在SDN中，最小带宽算法多基于最大流最小割原理实现。

最小带宽算法对网络带宽的利用率非常高，在大规模云计算数据中心等网络场景中应用广泛。

但是其计算复杂度较高，且不适用于异构网络场景。

三、动态源路由算法动态源路由算法是一种基于运行时信息的路由选择算法，其基本思想是根据网络状态的实时变化，选择最优的路由路径。

在SDN中，常见的动态源路由算法有Floodlight算法和POX算法。

Floodlight算法基于扩展的OpenFlow协议实现，能够支持多种网络设备和服务。

其具有强大的流规则下发和编程能力，但是在面临大规模网络拓扑时表现欠佳。

POX算法基于Python语言实现，具有灵活的编程能力和高效的性能。

其对OpenFlow协议的支持程度较高，且方便扩展，是目前SDN中应用广泛的动态源路由算法之一。

题目网络的最短路径算法研究学院数学与信息工程学院专业班级学号学生姓名指导教师完成日期摘要在现实生活中最短路径的运用非常多，算法也很多，最短路径分析是网络分析最基本的功能之一。

近年来，随着网络的不断发展，网络中的最短路径问题具有重要的理论意义和应用价值。

当网络规模很大时,求解更加复杂,计算时间和所需的存储空间也大大的增加。

本文讨论网络的最短路径算法及其现实问题，其中典型的最短路径算法是Dijkstra算法。

Dijkstra算法是一种著名的最短路径算法, 它可为任一源节点找出与其它所有节点的最短路径。

Dijkstra 算法是目前公认的较好的最短路径算法，是计算机科学与地理信息科学等领域研究的热点。

Dijkstra算法将网络结点分为未标记结点、临时标记结点和永久标记结点，网络中所有结点先初始化为未标记结点，在搜索过程中和最短路径结点相连通的结点为临时标记结点，每次循环都是从临时标记结点中搜索距源点路径长度最短的结点作为永久标记结点，直至找到目标结点或所有结点都成为永久标记结点才结束，这样临时结点无序地存储在无序表中，每次搜索都要遍历到表中的所有临时结点，这样势必会带来很大的计算量，给系统的应用也会带来很大不便．提高算法的效率一方面可以通过对临时结点表建立索引，加快检索速度；另一方面即减少搜索的临时结点的数量，那么效率就可以大幅度的提高。

在寻径时要分步由源节点开始一步步地向相邻节点扩展, 直到包含所有网络节点为止。

针对如何利用Dijkstra算法来高效地查找图中任意两点之间的最短路径这一问题，应用图中各结点的出入度来简化查找两结点之间的最短路径，再利用以求出的两点之间的最短路径快速获得结点之间的最大路径。

主要特点是以起始点为中心向外层扩展，直到扩展到终点为止。

通过对Dijkstra算法的了解，能得出最短路径的最优解，但由于它遍历计算的节点很多，所以效率低。

本文接着简单介绍了Floyd算法，又称弗洛伊德算法，插点法，是一种用于寻找给定的加权图中顶点间最短路径的算法。

最短路径算法在中找到最短路径的方法最短路径算法是一个在图中寻找最短路径的常用方法。

在计算机科学和网络通信中，最短路径问题是一个经常需要解决的基本问题。

无论是在互联网路由算法中，还是在交通流量规划等领域中，找到最短路径都是一个重要的任务。

这篇文章将介绍几种常见的最短路径算法和它们的应用。

1. 迪杰斯特拉算法（Dijkstra's Algorithm）迪杰斯特拉算法是一个经典的最短路径算法，它以一个指定的起始点作为出发点，逐步确定从起始点到其他顶点的最短路径。

算法的核心思想是通过不断地松弛边来更新节点的最短路径值，直到找到最短路径为止。

迪杰斯特拉算法适用于没有负权边的图，并且能够找到最短路径的具体路径信息。

2. 弗洛伊德算法（Floyd-Warshall Algorithm）弗洛伊德算法是一种多源最短路径算法，它可以找到图中任意两个顶点之间的最短路径。

该算法使用动态规划的思想，通过逐步更新每对顶点之间的最短路径来求解。

弗洛伊德算法适用于有向图或无向图，并且能够处理图中存在负权边的情况。

当需要计算图中所有顶点之间的最短路径时，弗洛伊德算法是一种高效的选择。

3. 贝尔曼-福特算法（Bellman-Ford Algorithm）贝尔曼-福特算法是一种适用于有向图或无向图的最短路径算法。

与迪杰斯特拉算法和弗洛伊德算法不同，贝尔曼-福特算法可以处理图中存在负权边的情况。

算法通过不断地松弛边来更新节点的最短路径值，直到找到所有最短路径或检测到负权回路。

贝尔曼-福特算法的时间复杂度为O(V * E)，其中V是图中顶点的数量，E是边的数量。

4. A*算法（A-Star Algorithm）A*算法是一种启发式搜索算法，在寻找最短路径的同时考虑了启发式函数的估计值。

它以当前节点的估计代价和已经走过的路径代价之和来选择下一个要经过的节点，通过不断地选择代价最小的节点来找到目标节点的最短路径。

A*算法适用于在图中寻找单一目标的最短路径，能够快速找到解决方案。

交通网络中最短路径算法的研究一、本文概述随着城市化的快速进程和交通网络的日益复杂化，如何有效地在交通网络中找到最短路径已经成为了一个重要的问题。

最短路径算法不仅在城市规划、智能交通系统、导航系统等领域有着广泛的应用，而且也是计算机科学、运筹学、图论等多个学科的研究热点。

本文旨在深入研究交通网络中最短路径算法的理论基础、发展现状以及未来趋势，从而为相关领域的研究和实践提供有价值的参考。

本文将首先介绍最短路径问题的基本概念和数学模型，包括图论中的最短路径问题、交通网络中的最短路径问题等。

本文将详细综述经典的最短路径算法，如Dijkstra算法、Bellman-Ford算法、Floyd 算法等，并分析它们在交通网络中的应用及优缺点。

接着，本文将探讨近年来提出的新型最短路径算法，如基于启发式搜索的算法、基于人工智能的算法等，并分析它们在处理复杂交通网络中的性能表现。

本文还将关注最短路径算法在实际应用中的挑战与问题，如实时交通信息的处理、多模式交通网络的建模、动态最短路径的计算等。

通过对这些问题的深入研究，本文旨在为实际应用提供更有效、更鲁棒的最短路径算法。

本文将展望最短路径算法的未来发展趋势，包括与、大数据等前沿技术的结合，以及在实际应用中的进一步推广和优化。

通过本文的研究，我们希望能够为交通网络中最短路径问题的解决提供新的思路和方法，推动相关领域的发展与进步。

二、交通网络最短路径算法的基本理论在交通网络中，最短路径问题是一个关键且基本的问题，它涉及到如何有效地从起点移动到终点，同时尽可能地减少所走的距离或所花费的时间。

最短路径算法是求解这一问题的主要工具，它们在网络分析、路径规划、导航系统等许多领域都有着广泛的应用。

交通网络最短路径算法的基本理论主要基于图论。

在交通网络中，各个地点可以被抽象为图中的节点，而地点之间的道路或路径则可以被抽象为连接这些节点的边。

边的权重通常表示道路的长度、行驶时间、费用等。

基于SDN的卫星网络最短路径优化算法研究
郭鑫阳
【期刊名称】《软件工程与应用》
【年(卷),期】2024(13)1
【摘要】天地一体化网络正在成为下一代网络的发展新趋势,SDN和NFV正在成为集成卫星网络和地面网络的主要渠道。

SDN具有转控分离的特性,可以从整个网络配置资源,实现卫星网络的优化。

本文在基于SDN的天地一体化网络背景之下,针对卫星网络流量不均、拥塞等问题,将扩展最短路径优化算法进行改进,并应用于天地卫星网络中,在多层卫星架构中使用LEO卫星作为支持OpenFlow的SDN转发交换机,GEO同步卫星作为控制器控制全局网络,并对相关网络指标进行了性能分析和仿真。

与现有卫星路由算法的研究相比,本算法降低卫星网络端到端时延与丢包率。

【总页数】11页(P133-143)
【作者】郭鑫阳
【作者单位】北方工业大学信息学院
【正文语种】中文
【中图分类】TN9
【相关文献】
1.基于SDN的卫星网络多QoS目标优化路由算法
2.基于SDN的电力通信网络覆盖优化算法研究
3.基于SDN架构的最短路由优化算法研究
4.基于SDN的多目标路径优化算法研究
5.基于SDN的网络流量优化算法研究
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