大规模组播聚合模型及算法研究

组播技术是Internet上流媒体、视频会议等高带宽、共享型应用的重要基础。当多个组播组并存于网络当中的时候，组播转发状态增多，组播树上路由器的内存需求随之增大；?进行组播转发状态查询的CPU开销也随之增大。组播转发状态数是制约网络中大规模组播应用可扩展性的瓶颈。聚合组播的技术就是针对大规模组播可扩展性问题、结合真实网络拓扑结构特点提出来的。其主要思想是适当放宽对节约带宽的要求，使能够复合的组播组共享一棵组播分发树，从而减少组播转发的状态数。其数学本质是最小集合覆盖问题，是一个NP-C问题。本项目从大规模组播工程实践的具体需求出发，以组播组行为分析、聚合组播的数学模型及最小集合覆盖的启发式优化算法为核心，研究聚合组播动态实时优化的理论和方法，并通过大规模仿真试验进行验证，为实现可扩展的大规模组播系统贡献理论基础。