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传统波分复用(Wavelength Division Multiplexing,WDM)光网络采用固定粗粒度频谱栅格方式,难以适应动态、大幅变化的用户带宽需求,导致频谱资源利用率较低。基于光正交频分复用的弹性光网络(Elastic Optical Networks,EONs)可以根据用户请求带宽,灵活分配合适的频谱资源,成为未来光网络的发展趋势之一。EONs比WDM光网络更具优势,但其频谱资源分配需要满足更加严苛的约束条件,且随着动态光路的建立和拆除,网络频谱碎片增加,频谱利用率降低,故EONs的资源分配面临更大挑战。选路与频谱分配(Routing and Spectrum Assignment,RSA)对优化网络资源利用率起关键作用,也是EONs研究中的重要议题之一。本文重点研究EONs中的RSA问题,主要内容及创新点如下:第一,传统RSA研究大多仅利用当前网络状态设计算法,鲜有研究关注未来网络状态变化对算法性能的影响。然而,利用预测方法预先感知未来链路流量变化,提前为未来到达业务请求预留频谱资源,无疑可以提高RSA算法性能。本文据此提出一种基于预测的最小综合权重(Minimum Comprehensive Weight based on Prediction,MCWP)启发式算法,在业务请求持续时间已知的条件下,所提算法通过反向传播神经网络以预测未来到达业务的时间信息,同时考虑已承载业务请求、未来业务请求和当前待分配业务请求的时间重叠关系。在此基础上,MCWP算法分别计算K条最短候选路径的持续时间重合、路径频谱利用和跳数,以三个参量的加权求和作为综合权重,选择综合权重最小的候选路径承载业务请求。相比已有的启发式RSA算法,仿真结果表明MCWP算法可有效地降低业务请求的阻塞率,并提高频谱资源的利用率。该成果已发表在EI检索会议International Conference on Information System and Artificial Intelligence 2016(ISAI 2016)。第二,传统RSA研究采用泊松源作为业务源模型,但研究证明实际网络流量特性呈长相关性和突发性,传统短相关的泊松模型无法精确描述,导致泊松业务源下评估RSA算法性能的可信度低。本文在泊松业务源与自相似业务源下对比同一RSA算法的性能差异,在自相似业务源下评估所提MCWP算法,增加所提算法在实际应用的可行性。该成果已发表在EI检索会议International Conference on Optical Communications and Networks 2016(ICOCN 2016)。第三,启发式算法受限于K条最短候选路径集,在局部解空间中寻找最优路径,导致易陷入局部最优解。为提高启发式算法的全局搜索能力,本文提出基于预测的混合蚁群优化(Hybrid Ant Colony Optimization with Prediction,HACOP)算法。HACOP算法利用蚂蚁代理在全局解空间搜索最优解,结合人工蜂群算法的引导原则优化信息素更新机制。HACOP算法区分不同蚂蚁的信息素浓度贡献,加强引导蚂蚁的信息素贡献,并削弱误导蚂蚁的信息素贡献,避免算法陷入局部最优解。相比于已有RSA算法和所提启发式算法MCWP,仿真结果表明HACOP算法可有效改善RSA算法性能。该成果拟投稿《Optical Fiber Technology》期刊。