अलग-अलग कृत्रिम मछली झुंड एल्गोरिदम पर आधारित एकल ऑप्टिमाइजेशन विधि कई सह-अस्तित्व वाले एप्लिकेशन लेयर मल्टीकास्ट रूटिंग पेड़ों के लिए

एक प्रभावी मल्टीकास्ट एप्लिकेशन तंत्र के रूप में, एप्लिकेशन लेयर मल्टीकास्ट (ALM) डेटा ट्रांसमिशन का मार्ग रुटिंग ट्री के माध्यम से निर्धारित करता है। व्यावहारिक अनुप्रयोगों में, कई मल्टीकास्ट सत्र अक्सर एक साथ होते हैं; हालाँकि, कुछ ही अध्ययनों ने इस स्थिति पर विचार किया है। एक व्यावहारिक समाधान यह है कि प्रत्येक सह-अस्तित्व वाले ALM रुटिंग ट्री को क्रमबद्ध रूप से ऑप्टिमाइज़ किया जाए। हालाँकि, यह तरीका नोड भीड़भाड़ का कारण बन सकता है, और, भले ही नोड आउट-डिग्री रिजर्वेशन रणनीति अपनाई जाए, एक आदर्श समाधान प्राप्त नहीं हो सकता। इस अध्ययन में, कई सह-अस्तित्व वाले एप्लिकेशन लेयर मल्टीकास्ट सत्रों के लिए रुटिंग ट्री निर्माण की समस्या को हल करने के लिए, एक ऑप्टिमाइजेशन मॉडल बनाया गया है जो कुल विलंब और अस्थिरता को न्यूनतम करता है, और एक एकल ऑप्टिमाइजेशन विधि प्रस्तावित की गई है जो डिस्क्रीट आर्टिफिशियल फिश स्वार्म एल्गोरिदम (DAFSA) पर आधारित है। पहले, मल्टीकास्ट सत्रों के लिए स्टाइनर नोड सेट का चयन किया जाता है। फिर, स्टाइनर नोड सेट से बने संपूर्ण ग्राफ़ के आधार पर सुधारित spanning tree एल्गोरिदम के माध्यम से प्रत्येक मल्टीकास्ट सत्र के लिए रुटिंग ट्री प्राप्त किए जाते हैं। प्रयोगात्मक परिणाम दिखाते हैं कि प्रस्तावित विधि एक साथ कई सह-अस्तित्व वाले ALM रुटिंग ट्री को कम कुल विलंब और कम अस्थिरता के साथ प्राप्त कर सकती है। भले ही इनपुट एकल मल्टीकास्ट सत्र हो, यह अन्य एल्गोरिदम की तुलना में कम विलंब और कम अस्थिरता वाले ALM रुटिंग ट्री की दिशा में ले जा सकता है, और दंडात्मक कार्य का परिचय कुछ अंतिम मेज़बानों पर अत्यधिक पुनरावृत्ति और फॉरवर्डिंग लोड की समस्या को प्रभावी ढंग से टाल सकता है। इसके अतिरिक्त, प्रस्तावित एल्गोरिदम पैरामीटर परिवर्तनों के प्रति संवेदनशील नहीं है और विभिन्न आकार के नेटवर्क के लिए अच्छी स्थिरता और अभिसरण गुण प्रदर्शित करता है।