粒子群与QoS约束优化EIGRP度量算法

"这篇论文是2012年8月发表在《哈尔滨理工大学学报》上的，主题涉及粒子群算法和QoS约束在EIGRP（Enhanced Interior Gateway Routing Protocol，增强型内部网关路由协议）度量算法优化中的应用。作者包括王亮、胡冠宇和孙秀莉，他们分别来自长春工业大学软件职业技术学院和德惠市实验中学信息技术组。" 文章主要讨论了EIGRP协议在处理高速复杂网络时存在的问题，即其不能很好地适应网络变化和忽视服务质量（QoS）。为解决这些问题，作者提出了一种新的优化策略，该策略结合了粒子群算法和QoS约束，以改进EIGRP的路径选择机制。 EIGRP协议在计算路径开销时通常会考虑五个关键指标，这些指标可能包括带宽、延迟、可靠性、负载和最大传输单元（MTU）。作者对这些指标进行了深入分析，理解它们在实际网络环境中的表现和局限性。在此基础上，他们构建了一个新的数学模型，将粒子群优化算法引入其中，以寻找最佳路由路径。 粒子群算法是一种仿生优化方法，源自对鸟群和鱼群集体行为的观察。它通过群体中每个个体（粒子）的迭代更新，探索解决方案空间，寻找全局最优解。在本文的上下文中，粒子群算法被用来动态地调整EIGRP的度量值，以满足QoS需求并提高路由效率。 通过仿真测试，作者证明了粒子群算法应用于这个模型可以显著提升收敛速度，同时获得理想的寻优效果。这表明，这种结合粒子群算法和QoS约束的优化策略对于改善EIGRP协议的性能具有实际价值，尤其在处理高速、复杂网络环境下的路由决策时。 关键词涵盖了EIGRP协议、粒子群算法、QoS（Quality of Service）以及约束条件，强调了这些技术在现代网络路由中的核心作用。文章的分类号和文献标志码分别对应于TIB93（通信与信息技术）和A类学术论文，显示了其在科研领域的专业性和学术价值。 这篇文章提供了一个创新的解决方案，通过整合智能优化算法和网络服务质量要求，以改进EIGRP的性能，这对于网络工程和路由研究领域具有重要的理论和实践意义。