研究目的
为解决流量感知多拓扑自适应路由（FAMTAR）模型在检测管理大流量、控制流量丢失以及维持链路负载与流量负载偏差方面的局限性，提出一种高效的基于流量感知的负载自适应路由（FA-LAR）。
研究成果
基于流感知的负载自适应路由（FA-LAR）模型在吞吐量、排队延迟、功耗（能量耗散）和负载偏差方面优于现有的FAMTAR模型，但在低负载情况下无法实现更高的吞吐量。
研究不足
所提出的模型在低负载情况下无法实现更高的吞吐量。
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FA-LAR：一种面向光通信网络的高效流感知负载自适应路由方案
DOI：10.14419/ijet.v7i2.27.12637
期刊：International Journal of Engineering & Technology
出版年份：2018
更新时间：2025-09-11 14:15:04
摘要：
已提出路由协议使网络能够识别并为多个需求流建议不同路径。在流量感知网络模型中，借助流量聚合机制提出的流表或流标识符来识别和选择路径。即用户可定义流量聚合模型，根据其定义的需求流建议路径，该模型能有效处理大量流，帮助核心路由器实现聚合路由优势。这是识别最佳路径以实现所需性能的高效方法。文献调研表明，流量感知多拓扑自适应路由(FAMTAR)通过多路径解决方案实现更高网络性能。该FAMTAR模型经过实施与深入研究，实验结果显示其存在三方面不足：i. 无法检测管理大流量；ii. 不能控制流量丢失；iii. 难以维持链路负载与流量负载的偏差。针对这些问题，本研究提出高效的流量感知负载自适应路由(FA-LAR)。该模型在ns3中开发实现并仔细分析仿真结果。实验表明，在排队延迟、吞吐量、功耗(能量耗散)和负载偏差方面，FA-LAR模型相比现有FAMTAR表现更优。但也发现该模型在低负载时无法实现更高吞吐量。
作者：
S. Madhu Mohan Swaminathan，N. K. Sakthivel，S. Subasree
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