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在分布式环境下，由于访问控制机制，不同管理域之间的数据传输，需要利用中间节点中转。一种常用的实现中转的方法就是数据路由，目前被很多分布式数据传输系统所采纳。本文对路径择优问题进行了研究。主要研究内容及结果如下：
⑴介绍了分布式环境下数据传输的场景，结合该场景的特征，提出路径择优的两个基本目标：最优跨度和负载均衡。前者保证数据传输时延短，数据丢包率低；后者保证用于网络资源得到充分利用，避免拥塞。针对这两个目标，总结了衡量路径择优策略的三个重要指标：数据包平均端对端时延，数据包丢包率和拥塞路径选择率。
⑵提出了一种RS-Ant算法，从如下三个方面改进了蚁群路由算法：①针对蚁群路由算法没有拥塞规避机制，RS-Ant算法加入了对拥塞的发现和规避，能对每一条链路，动态地评估和发现链路的拥塞程度，在路径选择过程中规避拥塞程度高的链路；②针对蚁群路由算法的停滞现象，RS-Ant算法采用新的信息素更新函数，结合信息素蒸发方法来缓解停滞；③针对蚁群路由算法的初期信息素缺乏的问题，RS-Ant算法设置较大的信息素初始值，加速初始阶段信息素的收敛速度；
⑶通过仿真工具OMNeT++，测试了在NTTNet网络环境下，RS-Ant算法的数据包平均端对端时延，数据包丢包率和拥塞路径选择率，实验结果表明，与蚁群路由算法相比，在网络负载较大的情况下，RS-Ant算法的数据包时延只相当于蚁群路由算法的60％-70％；数据传输的丢包率和拥塞链路选择率也降低了15％-20％；这表明：相比蚁群路由算法，RS-Ant算法性能有所提升，更适合于分布式环境下的路径择优策略。