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

1.程序功能描述

 

2.测试软件版本以及运行结果展示
MATLAB2022a版本运行

 

 

 

3.核心程序

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figure; 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

　　

 

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。

 

 

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。

 

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。

对于每条边m，其带宽利用率um计算如下：

um = Σ(xm,k * dk) / cm （1）

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：

（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。