基于蟻群算法的光網(wǎng)絡(luò)RWA問題研究.pdf

1、ASON網(wǎng)絡(luò)賦予了傳統(tǒng)的光傳送網(wǎng)前所未有的靈活性和擴展性，其代表的智能化已經(jīng)成為下一代光網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展方向，近幾年，WSON網(wǎng)絡(luò)作為ASON網(wǎng)絡(luò)對波長網(wǎng)絡(luò)控制的延伸，在繼承了其極高的帶寬利用率、網(wǎng)絡(luò)可靠性和極低的網(wǎng)絡(luò)運營成本等特性外，還計劃解決波長智能調(diào)度的問題。但是由于WSON中的波長智能調(diào)度新要求，對網(wǎng)絡(luò)波長資源調(diào)度的靈活性提出了要求，同時還要保證滿足實時業(yè)務(wù)請求的低阻塞率要求。由此可見，研究解決具有波長智能調(diào)度的RWA算法是十分必要的

2、。本文主要工作分為以下幾部分，其中（3）和（4）是本文的重點內(nèi)容。
　　(1)通過對波長路由光網(wǎng)絡(luò)中路由與波長分配（RWA）問題的研究，介紹了求解路由子問題和波長分配子問題的常用方法以及常見的鏈路權(quán)重，總結(jié)了三種類型的RWA問題的優(yōu)化解決方法，最后對目前RWA算法設(shè)計中存在的問題進行了分析并闡述了解決此類問題的重要性。
　　(2)自行編寫了算法的仿真軟件，主要是模擬在一定的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境情況下的RWA算法，然后對RWA算法的性能進

3、行仿真對比。本軟件不僅能夠仿真本論文的RWA算法的運行性能，也可以仿真其它的RWA算法，對于仿真各種RWA算法的運行性能都有一定的應(yīng)用價值。
　　(3)根據(jù)波長交換光網(wǎng)絡(luò)（WSON）的波長智能調(diào)度要求，受到波長分層圖模型的啟發(fā)，通過將網(wǎng)絡(luò)虛拓撲鏈路及關(guān)聯(lián)波長均勻分布到旋轉(zhuǎn)球體的表面，構(gòu)造了一種新型的波長旋轉(zhuǎn)圖模型，并基于波長旋轉(zhuǎn)圖模型提出了一種解決具有波長轉(zhuǎn)換能力RWA問題的方法。仿真結(jié)果表明，每條鏈路的總波長數(shù)分別為4和8時，

4、WRG-RWA算法的阻塞率平均降低5.03％和9.71%，資源利用率平均提高3.3%和1.54%。該模型用于解決具有波長轉(zhuǎn)換能力的RWA問題效果明顯。
　　(4)在波長旋轉(zhuǎn)圖模型基礎(chǔ)之上，利用蟻群算法的原理設(shè)計了ACA-RWA算法，并且詳細的介紹了ACA-RWA算法的關(guān)鍵步驟和流程。仿真結(jié)果表明，每條鏈路的總波長數(shù)分別為4和8時，與WRG-RWA算法相比，ACA-RWA算法的阻塞率平均降低13.99%和42.83%，資源利用率平均