基于GA的ABC支持型QoS切换管理机制的研究与仿真实现

论文摘要

网络与通信技术的迅速发展给人们的工作和生活方式带来了巨大的改变。在更大、更快、更安全、更方便且融合有线传输和无线传输于一体的下一代互联网NGI(Next Generation Internet)中,随时随地享受高质量网络服务已经成为人们的迫切要求,这在客观上要求NGI提供可靠的QoS(Quality of Service)保证,并且可以在通信开始和运行期间为用户提供总最佳连接ABC(Always Best Connected),进而使用户总是以最优方式接入网络并享受服务。本文设计了一种支持ABC的智能切换机制。为了确保用户以最佳方式接入网络,切换机制综合考虑了网络状态信息的不精确性、用户偏好、用户效用、服务提供方效用以及双方公平性等问题。首先,受网络信息动态性以及网络信息聚合等诸多因素的影响,NGI中的网络状态信息是不精确的。本文设计了相关的网络模型和数学模型,解决了网络参数无法精确表达的问题。其次,用户在接入网络的时候,总是希望花费最少的费用来获得最满意的服务,而服务提供商则希望获得最大的利益,这使得设计一个“双赢”的切换决策方法十分必要。本文综合考虑用户和服务提供商的利益,根据用户所付费用以及所提出的QoS需求,把有限的网络资源合理地分配给各类用户,并利用微观经济学中的博弈论方法引导用户合理地使用网络资源,使双方效用达到或尽可能接近Nash均衡状态。此外,本文使用两种遗传算法(GA, Genetic Algorithm),解决多目标优化问题,使得切换结果不仅满足用户的QoS需求,符合用户的偏好,而且使得双方的效用达到最大。为评价本文设计切换机制的性能,在网络仿真器NS2(Network Simulator2)下进行仿真实验和性能分析,并与其它切换机制进行比较。仿真结果表明,本文设计的切换机制是可行的,可以有效地解决NGI中支持ABC的切换决策问题。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 NGI
• 1.1.1 NGI主要特点
• 1.1.2 NGI关键技术
• 1.2 ABC
• 1.3 QoS
• 1.3.1 QoS概念
• 1.3.2 QoS保证途径
• 1.3.3 QoS保证难点
• 1.4 切换管理
• 1.4.1 切换分类
• 1.4.2 切换过程
• 1.4.2.1 切换触发
• 1.4.2.2 切换决策
• 1.5 课题来源
• 第二章 ABC支持型QoS切换机制特点
• 2.1 不确定性信息
• 2.1.1 信息的模糊性
• 2.1.2 信息的随机性
• 2.2 公平性决策
• 2.2.1 博弈论
• 2.2.1.1 博弈的要素
• 2.2.1.2 博弈分类
• 2.2.2 Nash均衡
• 2.3 多目标优化
• 第三章 ABC支持型QoS切换管理机制设计
• 3.1 模型刻画
• 3.1.1 网络模型
• 3.1.1.1 蜂窝刻画
• 3.1.1.2 移动终端需求刻画
• 3.1.2 数学模型
• 3.1.2.1 移动终端满意度计算
• 3.1.2.2 基于AHP的权重计算
• 3.1.2.3 移动终端对服务策略的偏好计算
• 3.2 服务策略管理
• 3.2.1 服务策略框图
• 3.2.2 定义标准服务策略
• 3.2.3 服务策略距离计算
• 3.2.4 服务策略选择
• 3.3 博弈模型
• 3.3.1 价格和开销
• 3.3.2 移动终端效用计算
• 3.3.3 蜂窝效用计算
• 3.3.4 博弈分析
• 3.3.4.1 Nash均衡
• 3.3.4.2 效用矩阵
• 3.3.4.3 博弈权值
• 3.4 单用户ABC支持型QoS切换管理机制
• 3.4.1 优化目标
• 3.4.2 算法流程
• 3.5 多用户ABC支持型QoS切换管理机制
• 3.5.1 优化目标
• 3.5.2 基于扩散遗传算法的切换
• 3.5.2.1 算法概述
• 3.5.2.2 相关定义
• 3.5.2.3 算法流程
• 3.5.3 基于有性繁殖遗传算法的切换
• 3.5.3.1 算法概述
• 3.5.3.2 算法流程
• 第四章 仿真实现与性能评价
• 4.1 仿真环境
• 4.1.1 NS2仿真平台简介
• 4.1.2 NS2仿真环境总体结构
• 4.1.3 利用NS2进行仿真的方法和一般过程
• 4.2 仿真实现
• 4.2.1 主要的C++类和函数
• 4.2.2 主要的Otcl类和模块
• 4.3 性能评价
• 4.3.1 拓扑用例
• 4.3.2 运行用例
• 4.3.3 基准算法
• 4.3.4 单用户切换性能评价
• 4.3.4.1 Nash均衡解比例
• 4.3.4.2 效用值
• 4.3.4.3 用户QoS满意度
• 4.3.4.4 平均切换次数
• 4.3.4.5 平均偏好满意程度
• 4.3.5 多用户切换性能评价
• 4.3.5.1 Nash均衡解比例
• 4.3.5.2 效用值
• 4.3.5.3 用户QoS满意度
• 4.3.5.4 平均切换次数
• 4.3.5.5 蜂窝类型平均偏好满意程度
• 4.3.5.6 供应商类型平均偏好满意程度
• 4.3.6 参数对算法性能的影响
• 4.3.6.1 群体规模对算法性能的影响
• 4.3.6.2 迭代次数对算法性能的影响
• 第五章 结束语
• 参考文献
• 致谢
• 攻读硕士期间发表的论文