检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室,北京100876 [2]北京邮电大学软件学院,北京100876
出 处:《计算机科学》2015年第9期70-77,93,共9页Computer Science
基 金:国家863项目(2011AA01A102);国家973项目(2009CB320505);中央高校基本科研业务费专项资金(2014RC0501))资助
摘 要:大规模网络结构复杂,需要有针对性的网络监测方法。测量节点的自动选择必须在测量代价和覆盖范围之间进行权衡。合理地测量节点选择,能在获取全网性能状况的同时,有效减少测量给待测网络带来的带宽占用和软硬件资源消耗的影响。以最小化测量节点数量为目标,选择蚁群算法作为测量节点自动选择的基本算法,并通过对基本算法进行改进和创新,可形成一种针对分布式网络测量的测量节点智能选择算法。The complexity of large-scale networks calls for monitoring techniques of special consideration. The automa- tic selection of measurement nodes must make a balance between costs and coverage. With appropriate selection of mea- surement nodes, not only the performance status of the overall network can be obtained, but also the impact of monito- ring on the monitored network in terms of bandwidth and consumption of software/hardware resources can effectively be redueed. By targeting minimum number of measurement nodes, applying ant eolony optimization as the basic algo- rithm, and making improvements and innovations on the foundation of the basic algorithm, an intelligent selection algo- rithm of measurement nodes was formed and proposed.
分 类 号:TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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