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基于软计算的IP网络流量监测和控制关键技术研究可编辑

基于软计算的IP网络流量监测和控制关键技术研究

单位代码: 10293密级:

博士学位论文

论文题目:基于软计算的IP网络流量监测和控制

关键技术研究

学号D0424

姓名陈晓天

导师张顺颐教授

学科专业通信与信息系统

研究方向通信网与IP技术

申请学位类别工学

论文提交日期2013 (1

Study of the KEY Technologies of Soft

Computing-based IP Network Traffic Monitoring

Prediction and Flow Control

Dissertation Submitted to

Nanjing University of Posts and Telecommunicationsfor the Degree of

DOCTOR OF PHILOSOPHY

By

Chen XiaoTian

Supervisor: Prof. Zhang ShunYi

Jan 2013

南京邮电大学学位论文原创性声明

本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。

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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了谢意。

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博士生签名:_____________ 日期:

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涉密学位论文在解密后适用本授权书。

博士生签名:____________导师签名:____________

日期:_____________

南京邮电大学博士研究生学位论文

摘要

摘要

伴随互联网技术和网络业务的迅速发展互联网已成为科研生产及人们日常生活中不

可或缺的组成部分。快速有效的数据传输对于互联网中的实时业务例如多媒体视频、 VoIP

等 以及以文件下载为代表的非实时业务都具有非常重要的意义。因此如何充分利用

现有带宽、 以最小代价的资源开销获取最优化的应用效果是业界当前的研究热点。 IP网

络监测及控制技术的应用为在现有条件下提供更优质的网络服务开辟了一条行之有效的途

径本课题以此为突破结合神经网络、基因表达式等软计算技术对网络流量监测模型

的建立预测算法的设计和流量控制的实现进行了深入研究:

(1)提出了一种新的基于代理的互联网QoS流量监测模型 阐述了该模型的体系结构

和实现功能在完成系统分析的基础上对监测模型的组件设计及实现进行研究。作者以VoIP

业务作为研究对象基于该模型完成对VoIP业务中的QoS监测并对呼叫详细记录的关联

合成算法进行优化。

(2 )在基于BP神经网络的IP网络流量预测算法基础上结合基因表达式编程进化算

法的优势提出了基于进化BP的IP网络流量预测算法作者针对该算法的编码、遗传操

作及算法描述做了详细分析并与传统算法进行了比较仿真实验和性能分析实验证实

本文提出的预测算法能够更好地解决BP算法固有的训练速度慢易陷入局部最优以及全局

搜索能力弱等缺陷。

(3 )提出了基于小波变换和GFARIMA模型的流量预测算法该算法将经过处理后的

原始流量进行小波分解分别对近似分量和细节分量完成单支重构并对重构后的细节分

量和近似分量用GFARIMA模型进行预测并合成最终预测流量该算法较之以前的算法

具备更高的预测准确度且解决了FARIMA模型时间滞后效应带来的问题。

(4 )提出了基于模拟退火基因表达式编程的路由选择最优化算法。该算法在使用基因

表达式编程算法进行多目标函数优化时对初始种群中的每一个个体进行模拟退火操作

然后再进行一系列其它的遗传操作及适应度函数评价。文章针对模拟退火算法容易跳出局

部最优解的缺陷提出了基于模拟退火基因表达式编程的路由选择最优化算法该算法能

够更好地解决单一基因表达式编程优化精度差、易陷入局部最优的问题。作者在使用基因

表达式编程算法进行多目标函数优化时对初始种群中的每一个个体进行模拟退火操作

然后再进行一系列其它的遗传操作及适应度函数评价。

综上所述本文从监测模型的建立、预测算法的研究到QoS流量控制的提出给出了

I

南京邮电大学博士研究生学位论文

摘要

一整套IP网络流量监测和控制的解决方案并以仿真的形式验

证了方案的可行性对现实

场景下的商业应用具有很好的启发作用。

关键词:下一代互联网流量监测模型流量预测算法 QoS

流量控制

II

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ABSTRACT

ABSTRACT

Accompanied by the rapid development of Internet technology andnetwork applications,the Internet has become an indispensable part of scientific researchand people’ s daily life. It

is extremely important to transmit data rapidly and effectively inthe Internet for the real-timeservice, such as multimedia video and VoIP, as well as thetransmission of non real-timeservice like file-downloading. Therefore, achieving the optimal usewith minimum cost of thenetwork resource is one of the focus research areas today. IPnetwork monitoring and controltechnology provides an effective way to transmit data in a limitednetwork bandwidthenvironment with better services. Combining with soft computingtechnique, this thesisstudies the monitoring model, traffic prediction algorithms and flowcontrol method of the

Internet :

1 An Internet QoS monitoring model based on agent technology isproposed in thisthesis and the structure and function of the model is described.Based on it, the componentdesign and implementation of the model is also discussed. Being asthe research object of themodel, the QoS of VoIP services is studied and the algorithm of thecall detail records isoptimized.

2 Combined with the advantages of gene expression programming, anITF-EBPalgorithm Internet Traffic Forecasting

Based on Evolutionary BP Neural Network is putforwarded in the thesis which is based on BP neural network-based IPnetwork trafficprediction algorithm. The thesis describes the encoding, the geneticmanipulation and thealgorithm exhaustively. Compared with the traditional algorithm,ITF-EBP could improve thetraining speed and global search capability. Simulation andperformance analysis prove it.

The thesis describes the encoding, the genetic manipulation and thealgorithm exhaustively,and compares the simulation and performance analysis with thetraditional algorithm.

3 Based on studies on the wavelet transform and FARIMA technology, anetworktraffic prediction algorithm based on wavelet transform and modifiedGFARIMA model isproposed in the thesis. This algorithm decomposes the original flowafter its treatment,reconstructs the detail component and the approximate componentrespectively, predicts each

III

南京邮电大学博士研究生学位论文

ABSTRACTcomponent via modified GFARIMA prediction algorithm, and synthesisthe flow. It improvesthe accuracy of the prediction algorithm and partly eliminates thelagging effect of theoriginal method.

4 An ORS-SAGEP Optimization for Route Selection based on SimulatedAnnealing

Gene Expression Programming algorithm based on ORS-GEP Optimizationfor Route

Selection based on Gene Expression Programming algorithm is broughtforward in thisthesis. As for the advantages of easy jumping out from local optimalsolution of the geneexpression programming, ORS-SAGEP couldimprove the programming accuracy, and thesimulation results prove its performance.

In conclusion, thesis provides a whole set of IP network trafficmonitoring and controlsolution, it describes the establishment of the monitoring model,the network traffic

prediction algorithm and the QoS flow control. The solution has beenverified the feasibility,and it can play an objective inspiration in actual scene

Keywords: Next Generation Internet, Traffic Monitoring Model,Traffic Prediction

Algorithm, QoS Flow Control

IV

南京邮电大学博士研究生学位论文

目录

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摘

要. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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ABSTRACT. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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录. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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专用术语注释