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igpmpls混合ip网络流量规划研究-research on traffic planning of igp mpls hybrid ip network
独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。签名:日期:年月日关于论文使用授权的说明本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定,有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(必威体育官网网址的学位论文在解密后应遵守此规定)签名:导师签名:日期:年月日摘要摘要随着Internet的普及以及多种高带宽需求业务的不断涌现,现有IP网络的带宽资源显得越来越紧张。为了更好的利用网络资源和提供更好的服务质量,流量工程已经成为IP网络的热点问题。本文的研究主要集中在IGP和MPLS结合的业务量规划研究上。首先,对针对不确定业务量矩阵的战略式IGP/MPLS混合IP网络流量规划算法进行了大量的研究,提出了以软管模型为基础的不确定业务量模型下的IGP/MPLS混合IP流量规划问题的混合整数规划模型,并将该模型分解成权重设计子问题和流量分配子问题进行求解。针对该求解方法,提出MPLS+IGP和IGP+MPLS两种思路。这两种算法都是结合数学模型求解工具CPLEX而提出的。仿真结果显示,第二种思路能够得到更低的最大链路利用率。通过与不确定业务下的单纯链路权重设计和单纯MPLS优化作对比,发现本文提出的方法能在LSPs较少的情况下达到较理想的优化效果。然后,对针对确定业务量矩阵的战术式IGP/MPLS混合网络流量规划算法进行了研究。首先,本文依据战术虚边设计的概念,结合一般的流量规划设计模型提出了确定业务下的战术TE规划模型。然后在战术TE规划模型的基础上,结合数学模型求解工具CPLEX,提出一种启发式算法通过对网络中增加战术虚边的方法均衡网络负载,降低网络代价。仿真结果显示,本文提出的方法能够很好的实现负载均衡。最后,对针对不确定业务量矩阵下的战术式IGP/MPLS混合IP网络流量规划算法进行了研究。在一般性的不确定业务流量规划模型的基础上引入了战术虚边的概念,并提出不确定业务下的战术TE模型。提出了一种方法,通过一定的先验信息使得模型由非线性不可解巧妙的变为线性可解,并结合数学模型求解工具CPLEX得到结果。仿真结果表明,不确定业务下的战术式IGP/MPLS混合IP网络流量规划方法对比单纯的权重设计方法能够达到更好的网络性能。关键词:IP网络,IGP/MPLS混合,流量规划,战略式,战术式IABSTRACTABSTRACTWiththepopularityofInternetandavarietyofhighbandwidthservicescontinuetoemerge,bandwidthresourcesofIPnetworkbecomeincreasinglystrained.Inordertomakebetteruseofnetworkresourcesandprovidebetterqualityofservice,trafficengineeringhasbecomeahotissueinIPnetwork.Inthispaper,wewillfocusontrafficflowoptimizationintnetworkswithcombinedIGP/MPLSrouting.First,trafficMatrixforuncertainstrategicIGP/MPLShybridIPnetworktrafficprogrammingoptimizationalgorithmforextensiveresearch,amixed-integerprogramming(MIP)modelwasproposedforIGP/MPLShybridIPtrafficplanningproblemunderuncertaintrafficmatricesbasedonhosemodel.Then,theMIPmodelwasdecomposedintotwosub-problemofweightdesignandtrafficdistribution,sothatitcouldbesolvedeffectively.Forthesolutionmethod,twoideaswereproposed,whichwerenamedMPLS+IGPandIGP+MPLS.Thesetwoalgorithmw
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