【摘 要】
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该文针对基于ATM技术的B-ISDN网络中的动态路由选择这个控制问题,应用神经网络的方法进行了研究,并提出了解决这个问题的一些新的方法.首先提出了一种改进的基于Hopfield神经
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该文针对基于ATM技术的B-ISDN网络中的动态路由选择这个控制问题,应用神经网络的方法进行了研究,并提出了解决这个问题的一些新的方法.首先提出了一种改进的基于Hopfield神经网络的最短路径(SP)神经网络算法.该算法旨在为网络中任意节点对找出长度最短的路径,这里的长度概念是广义的.该算法最显著的特点是它将数据映射到神经网络模型的各神经元的偏置中,而不是神经元之间的连接阻抗中.这样,就使得该神经网络模型能够快速响应链路长度参数和网络拓扑的变化从而使得该算法能够实时实现.计算机模拟结果显示了该算法的有效性.然后回顾了通信网络中实时动态路由问题和现状,讨论了ATM网络中路由选择的问题.并将所提出的SP神经网络算法用于ATM网络中的VCC实时动态路由选择.由于在SP算法的长度参数中考虑了链路剩余容量(最小拥塞),而所设计的能量函数中的长度参数项本身就考虑了路径的转接次数(实际最短路径),因此可以根据网络的资源情况,实时动态最佳选择.最小拥塞路由问题是NP完全问题,传统的方法很难实现其实时性.模拟结果表明该路由调度方法是非常有效的.作者还用VisualC++4.2开发了一个基于WIN95的智能型ATM网络由调度演示系统.
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