预测优化多路径路由转发算法：降低丢包率，提升QoS

"基于预测及优化的多路径路由转发算法 (2011年) - 本文探讨了在互联网环境中如何通过结合预测技术和最优理论来优化多路径路由的数据转发策略，以降低丢包率并提高服务质量(QoS)。" 在互联网通信中，多路径路由是一种重要的技术，它增强了网络的可靠性和鲁棒性。然而，如何选择最佳的数据转发策略是多路径路由研究的关键问题。考虑到许多现代应用对丢包率的敏感性，论文提出了一个创新的算法，该算法将预测方法与最优理论相融合。 作者们采用了一次指数平滑法，这是一种统计预测技术，用于预测多路径上的丢包率。这种方法能够根据历史数据对未来趋势进行估算，从而提前预判丢包可能性。然后，这些预测的丢包率被用作粒子群优化算法的输入条件。粒子群优化是一种全局搜索算法，能够在多目标优化问题中寻找最优解。 通过优化算法，系统可以找到使平均丢包率最小化的数据转发比例。这一比例决定了数据包在不同路径间的分配，以实现丢包率的最小化。与传统的最短路径算法和等比例转发算法相比，该预测/优化算法在实际分析和仿真中显示出了显著的优势，能够更有效地减少网络丢包，从而提升整体的QoS。 这篇论文由东北大学的研究人员完成，得到了国家自然科学基金的支持。作者蔡凌、汪晋宽和魏永涛在信息科学与工程领域有深入研究，其中汪晋宽是博士生导师，他的电子邮件地址为wjk@mail.neuq.edu.cn。论文的发表表明，预测技术和优化方法在解决网络路由中的实际问题上具有巨大的潜力，对于改善网络性能和用户体验具有重要意义。 关键词涉及路由、多路径、数据转发、数据平面、预测。文章按照中图分类号TP393.02归类，并赋予了A类文献标志码，反映了其在计算机科学领域的学术价值。这项工作为网络路由策略提供了新的思路，有望对互联网的未来设计和发展产生积极影响。