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《河北工程大学》 2010年
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基于蚁群算法的光网络RWA问题研究

张曙光  
【摘要】: ASON网络赋予了传统的光传送网前所未有的灵活性和扩展性,其代表的智能化已经成为下一代光网络的发展方向,近几年,WSON网络作为ASON网络对波长网络控制的延伸,在继承了其极高的带宽利用率、网络可靠性和极低的网络运营成本等特性外,还计划解决波长智能调度的问题。但是由于WSON中的波长智能调度新要求,对网络波长资源调度的灵活性提出了要求,同时还要保证满足实时业务请求的低阻塞率要求。由此可见,研究解决具有波长智能调度的RWA算法是十分必要的。本文主要工作分为以下几部分,其中(3)和(4)是本文的重点内容。 (1)通过对波长路由光网络中路由与波长分配(RWA)问题的研究,介绍了求解路由子问题和波长分配子问题的常用方法以及常见的链路权重,总结了三种类型的RWA问题的优化解决方法,最后对目前RWA算法设计中存在的问题进行了分析并阐述了解决此类问题的重要性。 (2)自行编写了算法的仿真软件,主要是模拟在一定的网络环境情况下的RWA算法,然后对RWA算法的性能进行仿真对比。本软件不仅能够仿真本论文的RWA算法的运行性能,也可以仿真其它的RWA算法,对于仿真各种RWA算法的运行性能都有一定的应用价值。 (3)根据波长交换光网络(WSON)的波长智能调度要求,受到波长分层图模型的启发,通过将网络虚拓扑链路及关联波长均匀分布到旋转球体的表面,构造了一种新型的波长旋转图模型,并基于波长旋转图模型提出了一种解决具有波长转换能力RWA问题的方法。仿真结果表明,每条链路的总波长数分别为4和8时,WRG-RWA算法的阻塞率平均降低5.03%和9.71%,资源利用率平均提高3.3%和1.54%。该模型用于解决具有波长转换能力的RWA问题效果明显。 (4)在波长旋转图模型基础之上,利用蚁群算法的原理设计了ACA-RWA算法,并且详细的介绍了ACA-RWA算法的关键步骤和流程。仿真结果表明,每条链路的总波长数分别为4和8时,与WRG-RWA算法相比,ACA-RWA算法的阻塞率平均降低13.99%和42.83%,资源利用率平均提高10.48%和25.45%。因此,ACA-RWA算法不但可以有效解决具有波长转换限制的RWA问题,而且ACA-RWA算法比WLG-RWA算法和WRG-RWA算法更适合解决具有波长转换限制的RWA问题。通过仿真数据还表明该算法既降低了业务连接请求的阻塞率,又能够合理、有效的利用波长资源。
【学位授予单位】:河北工程大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TN929.1

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