資料結構
網路
RDBMS
作業系統
Java
MS Excel
iOS
HTML
CSS
Android
Python
C 程式設計
C++
C#
MongoDB
MySQL
Javascript
PHP
物理學
化學
生物學
數學
英語
經濟學
心理學
社會學
服裝設計
法律研究自適應路由演算法
自適應路由演算法，也稱為動態路由演算法，在將資料包從源傳輸到目標的過程中動態地做出路由決策。這些演算法根據網路狀況（如網路流量和拓撲結構）構建路由表。它們嘗試計算最佳路徑，即“最低成本路徑”，具體取決於跳數、傳輸時間和距離。
自適應路由演算法的型別
下圖顯示了三種流行的自適應路由演算法型別：
集中式演算法 - 在集中式路由中，一箇中心節點擁有整個網路資訊並做出路由決策。它利用對網路的全域性瞭解來找到源節點和目標節點之間的最低成本路徑。因此，它也被稱為全域性路由演算法。這種路由的優點是隻需要中心節點儲存網路資訊，因此其他節點的資源需求可能較少。但是，路由效能過分依賴於中心節點。集中式路由的一個例子是鏈路狀態路由演算法。
孤立演算法 - 在此演算法中，節點根據其可用的本地資訊做出路由決策，而不是從其他節點收集資訊。它們沒有關於鏈路狀態的資訊。雖然這有助於快速決策，但節點可能會沿著擁塞的網路傳輸資料包，從而導致延遲。孤立路由的示例包括熱土豆路由和反向學習。
分散式演算法 - 這是一種分散的演算法，其中每個節點從其鄰居節點接收資訊，並根據接收到的資訊做出決策。源節點和目標節點之間的最低成本路徑以分散式方式迭代計算。一個優點是每個節點可以根據網路的變化動態地更改路由決策。但是，另一方面，由於收集資訊所需的時間，可能會引入延遲。分散式演算法的一個示例是距離向量路由演算法。
更新於： 2021年2月3日
7K+ 瀏覽量
廣告