劉　杰，王　振，馮志先，杜軍平

(1. 中國電子科技集團(tuán)公司第三十研究所，四川 成都 610041；2.國家國防科技工業(yè)局信息中心， 北京100039;

3.北京郵電大學(xué) 計(jì)算機(jī)學(xué)院，北京 100876)

摘　要：在通信網(wǎng)絡(luò)中，多約束組播通信是提高網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行效率和服務(wù)質(zhì)量的重要途徑。一些啟發(fā)式的算法已經(jīng)被用來解決多約束條件下的組播路由問題，如模擬退火算法，遺傳算法，蟻群算法和粒子群優(yōu)化算法等。然而，這些算法在求解多約束組播路由問題時(shí)存在收斂速度低和計(jì)算復(fù)雜度高的問題。螢火蟲群優(yōu)化(GSO)算法是一種近期在計(jì)算智能領(lǐng)域出現(xiàn)的卓越算法，它可以在一定程度上解決多約束組播樹生成過程中收斂速度低和計(jì)算復(fù)雜度高的問題。提出了一種基于GSO的多約束組播樹生成算法(GSO-MCM)。該算法可有效生成滿足多約束要求的組播路由樹。仿真結(jié)果表明提出的GSO-MCM算法在求解和收斂速度，以及網(wǎng)絡(luò)規(guī)模適應(yīng)性方面均有良好的性能。

關(guān)鍵詞：多約束；組播路由；螢火蟲群優(yōu)化；計(jì)算智能

doi:10.3969/j.issn.1002-0802.2015.06.014

一種基于計(jì)算智能的組播路由算法

劉杰1，王振2，馮志先1，杜軍平3

(1. 中國電子科技集團(tuán)公司第三十研究所，四川 成都 610041；2.國家國防科技工業(yè)局信息中心， 北京100039;

3.北京郵電大學(xué) 計(jì)算機(jī)學(xué)院，北京 100876)

摘要：在通信網(wǎng)絡(luò)中，多約束組播通信是提高網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行效率和服務(wù)質(zhì)量的重要途徑。一些啟發(fā)式的算法已經(jīng)被用來解決多約束條件下的組播路由問題，如模擬退火算法，遺傳算法，蟻群算法和粒子群優(yōu)化算法等。然而，這些算法在求解多約束組播路由問題時(shí)存在收斂速度低和計(jì)算復(fù)雜度高的問題。螢火蟲群優(yōu)化(GSO)算法是一種近期在計(jì)算智能領(lǐng)域出現(xiàn)的卓越算法，它可以在一定程度上解決多約束組播樹生成過程中收斂速度低和計(jì)算復(fù)雜度高的問題。提出了一種基于GSO的多約束組播樹生成算法(GSO-MCM)。該算法可有效生成滿足多約束要求的組播路由樹。仿真結(jié)果表明提出的GSO-MCM算法在求解和收斂速度，以及網(wǎng)絡(luò)規(guī)模適應(yīng)性方面均有良好的性能。

關(guān)鍵詞：多約束；組播路由；螢火蟲群優(yōu)化；計(jì)算智能

doi:10.3969/j.issn.1002-0802.2015.06.014

收稿日期：2015-01-21；修回日期：2015-04-30Received date:2015-01-21；Revised date：2015-04-30

中圖分類號(hào)：TP393

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：碼：A

文章編號(hào)：號(hào)：1002-0802(2015)06-0699-06

Abstract：In communication networks, the multi-constraint multicast communication is an important way to improve the efficiency of network operation and QoS(Quality of Service). Some heuristic algorithms are applied to solving multicast routing problem under multiple constraints, such as simulated annealing, genetic algorithm, ant colony algorithm and particle swarm optimization algorithm. However, problems of low convergence rate and high computational complexity still exist in these algorithms when solving multi-constraint multicast routing problems. GSO (Glowworm Swarm Optimization) algorithm is a promising algorithm recently emerging in the area of computational intelligence, and it can overcome the above deficiencies to some extent. Meanwhile,GSO-MCM algorithm based on GSO is proposed to efficiently generate multicast routing tree and meet multi-constraint requirements. Simulation result shows that GSO-MCM algorithm enjoys good performance in solution, rate of convergence and adaptability of network size.

作者簡(jiǎn)介：

Multicast Routing Algorithm based on Computational Intelligence

LIU Jie1,WANG Zhen2,FENG Zhi-xian1,DU Jun-ping3

(1.No.30 Institute of CETC, Chengdu Sichuan 610041,China；

2.Information Center of State Administration of Science Technology and Industry for National Defense,Beijing 100039,China;

3.School of Computer, Beijing University of Posts and Telecommunications,Beijing 100876,China)

Key words：multi-constraint, multicast routing, GSO, computational intelligence

0引言

隨著網(wǎng)絡(luò)和多媒體技術(shù)的飛速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)多媒體服務(wù)，如計(jì)算機(jī)會(huì)議，遠(yuǎn)程教育，協(xié)同工作已逐漸成為互聯(lián)網(wǎng)活動(dòng)的主流。組播通信相比于單播通信，在多點(diǎn)數(shù)據(jù)傳輸方面更為有效[1]。組播通信的關(guān)鍵是要建立組播路由。不同于單播通信，組播通信需要生成組播樹[2]。

現(xiàn)有的研究表明，有很多方法可以解決無約束的組播路由問題，如Dijkstra算法和Steiner樹方法[3]。然而，這些傳統(tǒng)的方法卻不能解決多約束條件下的組播路由問題[4]。組播問題通常對(duì)服務(wù)質(zhì)量(QoS)有著嚴(yán)格的要求，其參數(shù)包括帶寬、時(shí)延及時(shí)延抖動(dòng)等。因此，如何快速建立組播路由并滿足服務(wù)質(zhì)量的要求是一項(xiàng)重要而緊迫的研究課題。

解決多約束組播路由問題的關(guān)鍵是生成可滿足多約束條件的組播樹，但求解一棵最優(yōu)組播樹已經(jīng)被證明是一個(gè)NP完全問題[5]。所以，通常采用啟發(fā)式算法來求解。目前，多約束組播路由問題已經(jīng)引起了廣泛的關(guān)注，許多研究人員通過使用不同的啟發(fā)式算法來解決該問題[6-7]。

目前，主要使用啟發(fā)式算法來解決多約束組播路由問題，如模擬退火算法、遺傳算法、蟻群算法、粒子群優(yōu)化算法等[8-9]。然而，這些算法在求解多約束組播路由問題時(shí)存在收斂速度慢和計(jì)算復(fù)雜度高的問題[10]。螢火蟲群優(yōu)化(GSO)算法[11]是一種近期在智能計(jì)算領(lǐng)域出現(xiàn)的卓越算法，與上述啟發(fā)式算法相比，它具有更快的收斂速度和較低的計(jì)算復(fù)雜度[12-14]。本文提出了一種基于GSO的多約束組播樹生成的算法(GSO-MCM)，該算法可以有效地生成組播路由樹，盡可能滿足多約束條件。

本文的貢獻(xiàn)包括：①提出了一種基于螢火蟲群優(yōu)化算法的多約束組播樹生成算法GSO-MCM；②建立與QoS評(píng)價(jià)尺度相對(duì)應(yīng)的約束條件和開銷函數(shù)(涉及時(shí)延、時(shí)延抖動(dòng)、吞吐量和分組丟失率)。在提出的GSO-MCM算法中，設(shè)計(jì)了一個(gè)去除環(huán)路的功能，該功能使組播樹編碼方法具有更好的適用性。與其他啟發(fā)式算法相比，GSO-MCM算法能夠在組播樹迭代生成過程中更快地滿足網(wǎng)絡(luò)多約束條件。通過一個(gè)具有200個(gè)節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浞抡鎸?shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了GSO-MCM算法的有效性。

本文的結(jié)構(gòu)如下：首先介紹了多約束組播路由問題的背景。然后介紹了提出的GSO-MCM算法的細(xì)節(jié)。接著給出了GSO-MCM的仿真分析。最后總結(jié)了全文，并為今后的工作提供了有價(jià)值的建議。

1GSO-MCM算法

對(duì)于建立一棵受多種約束條件限制的組播樹來說，應(yīng)該花費(fèi)最小的成本并達(dá)到一定的服務(wù)質(zhì)量。同時(shí)，多約束條件下的網(wǎng)絡(luò)模型有許多參數(shù)和可用路徑，使得組播樹生成算法可能生成滿足多個(gè)QoS指標(biāo)的組播路由樹。在QoS指標(biāo)中，時(shí)延、延遲抖動(dòng)、吞吐量和丟包率分別由Dereq、DJreq、Threq、PLRreq來表示。

建立組播路由樹的傳統(tǒng)解決方法是從組播源節(jié)點(diǎn)找到到每個(gè)目的節(jié)點(diǎn)的路徑集合，然后將這些路徑合并為一棵組播樹[15]。然而，上述方法效率較低且計(jì)算復(fù)雜度高。為了克服這些缺點(diǎn)，本文提出了一種基于螢火蟲群優(yōu)化的組播路由樹生成算法。

螢火蟲群優(yōu)化算法(GSO)是一種新型的群智能優(yōu)化算法。該算法模擬螢火蟲的自然發(fā)光特性，通過比較目的熒光值大小的方式實(shí)現(xiàn)信息交換。該算法具有參數(shù)少的特點(diǎn)，從而使操作更簡(jiǎn)單和穩(wěn)定性更加。

(1)組播樹編碼

首先，對(duì)組播樹進(jìn)行編碼來作為GSO算法搜索空間中的個(gè)體。這里，需要考慮到編碼和解碼的適用性。關(guān)鍵是要避免的組播樹中的環(huán)路。給定一棵組播樹X，具體的編碼方法如下所示：

X=(Prior1,Prior2,…,Priorn)

(1)

式中，X為一棵組播樹，Priori表示第i個(gè)節(jié)點(diǎn)的先驗(yàn)節(jié)點(diǎn)。對(duì)于不屬于組播樹節(jié)點(diǎn)的先驗(yàn)節(jié)點(diǎn)，統(tǒng)一用“0”來表示。源節(jié)點(diǎn)的先驗(yàn)節(jié)點(diǎn)是其本身。

組播樹編碼方法的具體流程如下所述：

步驟1：初始化一棵空的組播樹X=(01,02,…,0n)。

步驟2：將源節(jié)點(diǎn)的先驗(yàn)節(jié)點(diǎn)設(shè)置為其本身，即X=(01,02,…,Ss,…,0n)。

步驟3：從目的節(jié)點(diǎn)集合中隨機(jī)選擇一個(gè)目的節(jié)點(diǎn)作為當(dāng)前節(jié)點(diǎn)。

步驟4：從與當(dāng)前節(jié)點(diǎn)有連接關(guān)系的節(jié)點(diǎn)集合中刪除最近后繼節(jié)點(diǎn)。則可以生成當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的先驗(yàn)節(jié)點(diǎn)集合。

步驟5：從當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的先驗(yàn)節(jié)點(diǎn)集合中隨機(jī)選擇一個(gè)節(jié)點(diǎn)作為當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的一個(gè)先驗(yàn)節(jié)點(diǎn)。然后將選擇的先驗(yàn)節(jié)點(diǎn)設(shè)置為當(dāng)前節(jié)點(diǎn)。

步驟6：如果當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的先驗(yàn)節(jié)點(diǎn)集合為空，即為“0”，轉(zhuǎn)步驟4，否則轉(zhuǎn)步驟7。

步驟7：如果所有目的節(jié)點(diǎn)的先驗(yàn)節(jié)點(diǎn)集合為空，即為“0”，轉(zhuǎn)步驟8，否則轉(zhuǎn)步驟3。

步驟8：輸出該組播樹的編碼。

組播樹編碼方法的流程圖如圖1所示。

圖1組播樹編碼方法的流程

(2)組播樹的合并

在傳統(tǒng)的GSO算法中，螢火蟲i移動(dòng)到螢火蟲j是依據(jù)下式完成的：

(2)

式中，i表示要發(fā)生位置移動(dòng)的個(gè)體，j表示按照概率大小選擇的熒光素值高的個(gè)體，即個(gè)體i逐漸靠近的目標(biāo)個(gè)體，s表示移動(dòng)步長，xi(t)表示個(gè)體i移動(dòng)前的位置，xi(t+1)表示個(gè)體i移動(dòng)后的位置。

在多約束條件下QoS組播樹生成過程中，我們對(duì)式(2)進(jìn)行改造，使其能適應(yīng)組播樹的生成。在GSO-MCM中，螢火蟲i移動(dòng)到螢火蟲j依據(jù)下式完成：

Xi(t+1)=Xi(t)⊕Xj(t)

(3)

式中，算子⊕定義如下：組播樹xi(t)和xj(t)合并為一棵新的組播樹。但是在合并過程中可能會(huì)產(chǎn)生環(huán)路。為了消除這些環(huán)路，新生成的組播樹需要利用前面提出的組播樹編碼方法再編碼一次。具體偽代碼如下：

fori=1 to length(E) //E 表示目標(biāo)節(jié)點(diǎn)集合

current= E(i);

while current≠S //當(dāng)前節(jié)點(diǎn)不等于源節(jié)點(diǎn)

if(count_prior(E(i))>1) // count_prior表示先驗(yàn)節(jié)點(diǎn)的數(shù)量

current=random_select(E(i)); //隨機(jī)選擇一個(gè)先驗(yàn)節(jié)點(diǎn)作為當(dāng)前節(jié)點(diǎn)

else

current= prior(E(i));

end

end

end

經(jīng)過上述去環(huán)路處理后，新生成的組播樹xi(t+1)就可以去除環(huán)路。

(3)GSO-MCM的動(dòng)態(tài)決策范圍和鄰居點(diǎn)集合

為了解決多約束條件下的組播路由問題，還需要對(duì)GSO算法的動(dòng)態(tài)決策范圍和鄰居點(diǎn)集合進(jìn)行改造。

關(guān)于動(dòng)態(tài)決策范圍，由于在組播樹中動(dòng)態(tài)決策范圍rs是固定的。所以在GSO-MCM中不用進(jìn)行rs的更新。此外，GSO-MCM中rs的度量單位不是一般的距離，而是組播樹個(gè)體之間的相似度。該相似度定義為組播樹個(gè)體之間相同先驗(yàn)節(jié)點(diǎn)的數(shù)量。一般情況下，rs的大小被設(shè)定為全網(wǎng)絡(luò)范圍的一半。

關(guān)于個(gè)體的鄰居點(diǎn)定義如下：

Ni(t)={j:same(xj(t),xi(t))>rs;li(t)

(4)

式(4)中，lj(t)表示個(gè)體j的熒光素值，li(t)表示個(gè)體i的熒光素值，式(4)所示個(gè)體i的鄰居點(diǎn)j的含義是i和j之間的相似度大于rs，且個(gè)體j的熒光素值要高于個(gè)體i的熒光素值。

(4)GSO-MCM算法的具體流程

步驟1：初始化階段。

輸入針對(duì)不同業(yè)務(wù)類型的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)G。在路由優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)的可行域內(nèi)隨機(jī)設(shè)置N個(gè)螢火蟲個(gè)體。這些螢火蟲個(gè)體擁有相同的初始熒光素值l0和相同的初始動(dòng)態(tài)決策域值r0。初始化移動(dòng)步長s，鄰居點(diǎn)數(shù)量閾值nt，熒光素消失率ρ，熒光素更新率γ，螢火蟲感應(yīng)范圍rs，最大迭代次數(shù)t，以及組播樹路由優(yōu)化中的約束條件Dereq、DJreq、Threq、PLRreq。

步驟2：預(yù)探測(cè)階段。

不滿足組播樹丟包率約束條件的節(jié)點(diǎn)將會(huì)被刪掉，與這些節(jié)點(diǎn)相連的邊也會(huì)被刪掉。同時(shí)，不滿足時(shí)延、時(shí)延抖動(dòng)和吞吐量的邊也會(huì)被刪掉。

步驟3：更新螢火蟲i的熒光素值。

步驟4：搜索螢火蟲i的鄰居。

步驟5：決定螢火蟲i的移動(dòng)方向。

步驟6：更新螢火蟲i的位置。

步驟7：若達(dá)到了給定的精度或達(dá)到了算法迭代的次數(shù)，則算法停止。否則轉(zhuǎn)入步驟3。

GSO-MCM算法的流程圖如圖2所示。

圖2　組播樹編碼方法的流程

多約束組播樹生成算法的時(shí)間復(fù)雜度如下。假定目的地節(jié)點(diǎn)的數(shù)目是n，以及鏈接的數(shù)量是v。在組播樹編碼步驟中，時(shí)間復(fù)雜度為O(nv2)。在組播樹合并步驟中，重新編碼需要消除環(huán)路，所以復(fù)雜度為O(nv2)。它還需要將邊加入到組播樹中，這樣網(wǎng)絡(luò)中的所有節(jié)點(diǎn)都被訪問，所以時(shí)間復(fù)雜度為O(v)。在迭代過程中，假設(shè)迭代次數(shù)為k。因此，整個(gè)生成過程的時(shí)間復(fù)雜度為O(knv2+kv)。

2仿真結(jié)果和分析

本文提出的算法通過Visual C++ 6.0實(shí)現(xiàn)，仿真實(shí)驗(yàn)運(yùn)行在配置有英特爾雙核2 GHz、2 GB內(nèi)存和Windows XP操作系統(tǒng)的機(jī)器上。在實(shí)驗(yàn)中使用的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涫歉鶕?jù)文獻(xiàn)[16]的方法隨機(jī)產(chǎn)生的。本文使用一個(gè)包含200個(gè)節(jié)點(diǎn)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。組播組目的節(jié)點(diǎn)的比例介于10%和30%。最大端到端時(shí)延設(shè)置為120 ms，延遲抖動(dòng)設(shè)置為60 ms，運(yùn)行程序100次，得到仿真實(shí)驗(yàn)的平均結(jié)果。

在仿真實(shí)驗(yàn)部分，使用收斂速度和組播樹的開銷作為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。收斂速度包含兩個(gè)部分：收斂時(shí)間和收斂概率。組播樹開銷是4個(gè)約束條件(Dereq,DJreq,Threq,PLRreq))的組合。組播樹開銷的計(jì)算式如下：

(5)

在仿真實(shí)驗(yàn)及實(shí)際應(yīng)用中，熒光素值與開銷函數(shù)值呈反比例關(guān)系，其計(jì)算式如下：

li=1/cost(t)

(6)

GSO-MCM算法的參數(shù)設(shè)置如表1所示。

表1　GSO-MCM算法的參數(shù)設(shè)置

本文將GSO-MCM與本領(lǐng)域著名的幾種算法進(jìn)行比較，如基于粒子群優(yōu)化的組播(PSO)、基于模擬退火的組播(SA)、基于多目標(biāo)蟻群的組播(MOACS)、基于最大最小蟻群的組播(MMS)和基于樹的蟻群優(yōu)化(NACO)等[1]。圖3顯示了不同網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湟?guī)模下上述各算法的收斂時(shí)間的比較結(jié)果。

圖3不同拓?fù)湟?guī)模下各算法收斂時(shí)間的比較

從圖3 中可以看出GSO-MCM具有最佳的收斂時(shí)間。但是，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的規(guī)模很小的時(shí)候，相比較算法的收斂時(shí)間的差異都很小。節(jié)點(diǎn)數(shù)量越多，GSO-MCM算法比其他算法的收斂時(shí)間越好?？赡艿脑蚴牵孩貼ACO、PSO、SA、MOACS和MMS算法對(duì)一些特殊的組播組節(jié)點(diǎn)有特殊的規(guī)則，且在初始階段會(huì)花費(fèi)大量時(shí)間；②在發(fā)現(xiàn)從源節(jié)點(diǎn)到每個(gè)目的節(jié)點(diǎn)的路徑之后，有一個(gè)路徑合并的操作，這將導(dǎo)致NACO、PSO、SA、MOACS和MMS算法的收斂時(shí)間過高；③拓?fù)湟?guī)模的增加，使得NACO、PSO、SA、MOACS和MMS算法在算法收斂上可能會(huì)花費(fèi)更多的時(shí)間，因?yàn)闉榱苏业綇脑垂?jié)點(diǎn)到目的節(jié)點(diǎn)的路徑，需要訪問更多的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)。

通過實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，不僅是拓?fù)湟?guī)模，目的地節(jié)點(diǎn)的數(shù)目也要影響算法的性能。為了測(cè)試這種影響，在仿真實(shí)驗(yàn)中選擇具有200個(gè)節(jié)點(diǎn)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中的2%到 30%的節(jié)點(diǎn)作為組播組成員。圖4顯示了不同比例的組播組成員節(jié)點(diǎn)組播樹開銷的結(jié)果比較。

圖4　不同組播組成員比例的組播樹開銷比較

從圖4中可以看出當(dāng)組播組節(jié)點(diǎn)的比例為4%以下時(shí)，GSO-MCM算法的開銷與其他相比較的算法性能相近。然而，隨著組播組節(jié)點(diǎn)的比例增大到4%以上后，GSO-MCM算法的性能大幅提高。這是由于當(dāng)組播組節(jié)點(diǎn)的比例很小時(shí)，組播樹可能近似從源節(jié)點(diǎn)到每個(gè)目的節(jié)點(diǎn)的單播路由。因此，當(dāng)組播組節(jié)點(diǎn)的比例為4%以下時(shí)NACO、PSO、SA、MOACS和MMS算法的性能也很好。然而，當(dāng)組播組節(jié)點(diǎn)的比例增加時(shí)，與其他算法相比GSO-MCM算法可以快速改善組播樹的開銷性能。

在時(shí)間復(fù)雜度比較方面，PSO、SA、MOACS和MMS算法的時(shí)間復(fù)雜度為O(nv3)， NACO算法的時(shí)間復(fù)雜度為O(nv2)[1]。這表明，本文提出的GSO-MCM算法具有比PSO、SA、MOACS和MMS算法更好的時(shí)間復(fù)雜度和與NACO算法相同的時(shí)間復(fù)雜度。

在仿真實(shí)驗(yàn)設(shè)置中，每個(gè)鏈路的時(shí)延測(cè)量值是0 ms和30 ms。時(shí)延約束被設(shè)置為300 ms和時(shí)延抖動(dòng)設(shè)置為70 ms。圖5表明當(dāng)?shù)淖畲蟠螖?shù)變化時(shí)平均收斂概率的差異。從圖5中可以看出，對(duì)于該實(shí)驗(yàn)設(shè)置的具有200個(gè)節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋪碚f，迭代的次數(shù)在15以下時(shí)算法就可以收斂。也就是說，當(dāng)?shù)螖?shù)的最大值被設(shè)置為15時(shí)，算法的收斂概率是1。

圖5　迭代次數(shù)變化時(shí)平均收斂概率的差異

在仿真實(shí)驗(yàn)中還考慮了網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湟?guī)模和迭代次數(shù)之間的關(guān)系。經(jīng)過反復(fù)實(shí)驗(yàn)，GSO-MCM算法的平均迭代次數(shù)為12。仿真結(jié)果如圖6所示。從圖6中可以看出盡管GSO-MCM算法能夠收斂，但迭代次數(shù)會(huì)隨著拓?fù)湟?guī)模的增長而增長，同時(shí)迭代次數(shù)的平均值趨向于以線性的方式增加。

圖6網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湟?guī)模和迭代次數(shù)的關(guān)系

3結(jié)語

本文提出了一種基于GSO的多約束組播樹生成算法(GSO-MCM)。該算法通過將螢火蟲群優(yōu)化算法進(jìn)行改造，使其適用于多約束條件下的組播樹生成過程，并通過組播樹合并和環(huán)路消除等方式提高組播樹的生成性能。通過與一些其他著名的基于智能計(jì)算的啟發(fā)式的組播樹生成算法在收斂時(shí)間、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湟?guī)模、組播組節(jié)點(diǎn)比例等指標(biāo)下進(jìn)行比較，來驗(yàn)證該算法的有效性。仿真結(jié)果表明本文提出的GSO-MCM算法在搜索速度和有效性方面有著明顯的性能優(yōu)勢(shì)。進(jìn)一步，對(duì)于下一代網(wǎng)絡(luò)的組播路由協(xié)議來說[17]，該算法在實(shí)用性和適應(yīng)性方面均有著巨大的潛力。

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