基于深度强化学习的综合能源业务通道优化机制

为了保障综合能源系统的稳定运行,承载综合能源业务的通信网络需要具备高可靠、低风险等特征.依据综合能源业务的通道要求,提出了一种深度强化学习的算法,旨在对大规模综合能源业务在承载的电力通信网上寻找到整体最优的路径.该方法以整体时延和网络负载均衡度为目标,对网络拓扑进行训练,并保存模型,然后通过迭代学习获取最优的结果.仿真结果表明,该方法找到的路径既可以保证整体时延较短,又可以保证网络的整体负载均衡.同时,在网络规模很大、业务数量很多的情况下,深度强化学习算法可有效提高计算效率.     

基于多蚁群算法的电力通信网路由配置机制

针对电力通信网中以顺序配置为主的业务路由配置策略可能导致网络风险不均衡的问题,综合考虑现网的各项参数要求以及业务分布因素,提出了一种基于多蚁群算法的路由配置机制.首先对关键业务路由配置问题建模,定义了通道压力,并构建了通道压力最小化的数学模型之后结合模型特征利用多蚁群算法进行求解,最后基于现网拓扑结构进行仿真实验.实验结果表明,在不同规模的网络中,相对于其他方法,该机制能获取全局通道压力值更低的业务路由配置方案.     

电力SDN通信网中面向负载均衡的路由重构

在通信网络发生故障时,为确保路径可靠性与网络负载均衡的统一,由于软件定义网络（SDN）的通信网络体系在电力通信网中已具可行性,故结合SDN逻辑集中式架构下路由快速收敛的特点,构建了路径重构模型,并采用业务路由重构算法求解.首先依据业务紧急程度、端到端通信时延、带宽需求及对电网实际运行的影响程度等因素将业务分为不同的优先级;然后以链路可用度最大为目标,以业务时延、站点等级差等为约束建立模型,以流量标准差、业务恢复率为评价指标,并在IEEE14母线系统上进行测试验证.仿真结果表明,所提算法在保证业务性能的同时具有更低的流量标准差和站点等级差,能有效实现路径重构,并确保负载均衡.     

基于负载均衡的SRLG共享保护通路算法

研究了动态业务下自动交换光网络（ASOIN）的生存性,针对ASON中共享风险链路组（SRLG）故障,提出了一种基于负载均衡的SRLG共享保护通路算法（LE-SSPP）。算法调整链路的代价,采用最短路径算法找出K条SRLG分离的最短路径,选择代价（cost）和跳数（hops）最小的路径作为保护通路。仿真表明,LE-SSPP不仅能够有效的均衡负载,降低业务阻塞率,而且能满足资源利用率与故障恢复速度折衷的要求。     

基于模糊数学的EPC总承包风险评价模型研究

为降低EPC承包模式下总承包商的风险,实现利润最大化,建立了EPC总承包风险评价指标体系,确定了风险因素的权重,采用模糊数学的算法,研究并建立了风险评价模型.建设项目风险评价是一个亟待解决的问题,根据建立的风险评价模型,对建设项目全寿命周期的风险进行评价和预防,为实现EPC承包模式下风险的有效预防提供了一条可行的技术路径.     

一种负载均衡的FiWi网络视频多路径传输机制

针对用户差异化的需求及融合网络局部过载造成视频业务中断的问题,提出一种负载均衡的视频传输机制.首先根据光纤无线接入网络的前端结构特点来改进分裂多径路由协议以获得路径选取模型;其次计算视频在无线侧的延迟和路径差分延迟,并确定其阈值作为用户体验质量约束;最后在考虑用户体验质量的同时,采用多级惩罚函数的粒子群优化算法进行视频...     

IP/WDM网络中自适应区分权重的HTA动态业务流疏导算法

为了实现全网负载均衡以减小网络拥塞,针对业务持续时间已知的特点,依据链路的剩余生存期和未来拥塞度设置链路权值,提出基于区分权重的持续时间已知的业务流疏导与选路算法(DWG-HTA).设计了DWG-HTA算法流程,提出IP/WDM网络中动态业务流疏导问题的整数线性规划ILP模型.仿真结果表明,DWG-HTA算法比典型选路算法最多降低网络阻塞率达24%,并验证了其负载均衡的有效性.针对小型网络拓扑和预先规划业务情况,给出了DWG-HTA算法与ILP模型的阻塞率对比和DWG-HTA算法的性能提升空间.     

一种新的企业管理信息系统风险量化评价模型

针对企业管理信息系统风险的定量评估问题,研究了一种新的量化企业信息系统风险评价方法.结合项目的生命周期性提出了一套企业信息系统风险评价指标体系,在此基础上建立了企业管理信息系统的风险评价模型,并通过细化高层指标算法对企业信息系统的风险进行评价,用实例说明了该指标体系、评价模型及评价算法的应用,为企业管理信息系统风险的评估提供定量依据.     

面向可用性的电力通信业务通道路由选择算法

针对如何有效地限制网络随机故障对电力通信业务通道可用性的影响展开深入研究,将业务通道累积故障时间超出规定的概率模型定义为业务通道失效风险度,并对其作进一步研究.波动变化是导致电力通信事件的根本原因,并推导出业务通道失效风险度的概率模型.最后,将上述概率模型作为规划通道路由的决策参数,提出了面向可用性的电力通信业务通道路由选择算法,并通过仿真实验验证了其有效性.     

WDM网络路由计算中的平衡最短路算法

对波分复用(WDM,wavelength division multiplexing)网络中的波长路由分配问题进行了深入的研究,提出了路由预计算部分的平衡最短路(BSP,balanced shortest path)算法。这种算法可以在路由预计算的过程中考虑业务的均衡,而且时间复杂度较低。在不同的网络拓扑结构上对多种波长路由算法进行了仿真,仿真结果说明BSP可以有效地改善网络性能。     

面向可用性的电力通信业务通道路由选择算法

针对如何有效地限制网络随机故障对电力通信业务通道可用性的影响展开深入研究,将业务通道累积故障时间超出规定的概率模型定义为业务通道失效风险度,并对其作进一步研究。波动变化是导致电力通信事件的根本原因,并推导出业务通道失效风险度的概率模型。最后,将上述概率模型作为规划通道路由的决策参数,提出了面向可用性的电力通信业务通道路由选择算法,并通过仿真实验验证了其有效性。     

求解动态路径诱导K路最短问题的人工免疫优化方法

针对智能交通诱导系统中传统最短K路算法的运行效果不佳，提出一种新型人工免疫优化搜索算法，并将其应用于扩展节点法建立的城市交通路网模型，实现了城市交通诱导系统的最优K路搜索．该算法基于生物免疫系统的免疫记忆功能，具有全局性并行搜索的特点．在K路最短问题求解时能同时给出K条最短路径，不存在遗传算法的早熟现象并具有更好的并行处理能力．示例仿真验证了算法的有效性与实用性．     

求解动态路径诱导K路最短问题的人工免疫优化方法

针对智能交通诱导系统中传统最短K路算法的运行效果不佳,提出一种新型人工免疫优化搜索算法,并将其应用于扩展节点法建立的城市交通路网模型,实现了城市交通诱导系统的最优K路搜索. 该算法基于生物免疫系统的免疫记忆功能,具有全局性并行搜索的特点. 在K路最短问题求解时能同时给出K条最短路径,不存在遗传算法的早熟现象并具有更好的并行处理能力. 示例仿真验证了算法的有效性与实用性.     

双向搜索多约束路由启发式计算方法

为提高大型通信网络中搜索满足多约束条件路由的速度,提出一种双向搜索路由的计算方法.首先从源和目的节点同时出发,计算到达各中间节点的可达路径.然后在各可达路径中进行路径的筛选.可达路径是采用邻接矩阵变换方式获得的,筛选路径是根据非线性开销函数,采用启发方式择优选取.当两方向搜索的节点数累计达到n-2后,对接合并两方向到达中间节点的路径,从中再选择最佳路径作为路由输出.通过算例详细介绍了可达路径计算及启发式选优方法.阐述了算法的正确性及特点,分析了最大时间杂性.通过仿真实验评估,不仅更进一步验证了新算法的正确性,而且表明新算法在搜索路由速度上要优于其他算法.     

Anycast service model and its QoS routing algorithm

Ａｓｍｏｒｅｈｏｓｔｓａｒｅｃｏｎｎｅｃｔｅｄ ,ｎｅｔｗｏｒｋｓｅｒｖｉｃｅｄｅｍａｎｄｓｅｖｅｎｔｕａｌｌｙｅｘｃｅｅｄｃａｐａｃｉｔｙａｎｄｎｅｔｗｏｒｋｓｅｒｖｉｃｅｄｅｇｒａｄｅｓ.ＡｌｔｈｏｕｇｈｉｔｄｏｅｓｎｏｔａｄｖｅｒｓｅｌｙａｆｆｅｃｔｔｙｐｉｃａｌＩｎｔｅｒｎｅｔａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ,ｓｕｃｈａｓｅｍａｉｌａｎｄｆｉｌｅｔｒａｎｓｆｅｒ,ｉｔｄｏｅｓｃａｕｓｅｓｅｒｉｏｕｓｐｒｏｂｌｅｍｓｆｏｒａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｗｉｔｈｒｅａｌ ｔｉｍｅｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓ,ｓｕｃ…     

基于平衡树的智能电网数据采集路由算法

在智能电网中,与传统路由协议不同,突发性拥塞不再是数据采集的主要风险,风险的新来源是数据流过度集中在网络的关键节点而导致的拥塞。为此,提出了一种能够实现数据平衡的数据采集路由机制用以克服网络拥塞。首先,该机制抽象出配用通信网络的数学模型;其次,针对无线网状网络( WMNs)路由协议,以节点排队队列长度作为决策参数建立路由度量模型(数据平衡度量模型,DBMM),并以度量值最小作为决策条件,设计了基于平衡树的路由算法(基于DBMM的路由算法,RA-DBMM)。最后,在Matlab环境下进行仿真实验,对比分析RA-DBMM和经典Bellman-Ford的性能差异。实验结果表明：RA-DBMM能够有效地改善数据拥塞问题,提高系统可靠性和吞吐量。     

NoC映射问题中的列举路径分配算法

映射和路径分配是片上网络在编译过程中两个相辅相成的重要步骤,对系统的通信功耗影响很大。该文针对片上网络映射过程中现有路径分配法寻径不充分的问题,提出了一种基于列举的路径分配算法。该算法通过列举各通信流的所有合法路径,对路径的各种组合方式进行充分搜索。同时将路径分配算法应用到禁忌搜索映射算法中,并对映射算法做了改进,以适应路径分配算法。仿真结果表明,基于列举的路径分配算法提高了满足约束的路径被搜索到的概率,优化了映射算法的结果。     

无线传感器网络能量均衡路由算法

针对无线传感器网络中节点能量利用不均衡的特点,对其拓扑结构进行分析,建立了路由模型,结合普通遗传算法的基本原理,提出一种基于多目标遗传算法的无线传感器网络路由优化方法.在选择通信链路过程中,综合考虑传输路径的能耗和路径中节点的剩余能量等因素,采用多目标遗传算法求解一条能耗低且剩余能量较充足的路径作为数据传输路径,实现网络中节点能量的均衡化.仿真结果表明,该优化机制有效延长了网络的生命周期,改善了网络的性能.     

预防拥挤漂移的带约束K则最优路径算法

为解决城市交通流诱导系统中存在的拥挤漂移问题,对拥挤漂移现象的形成机理和预防机制进行了深入的分析,并有针对性地提出了适用于导航用户的带约束K则最优路径算法.算法基于MapX控件编程实现,并采用VISSIM仿真软件进行了分析模拟验证.模拟效果表明:该算法有效地预防了拥挤漂移现象的发生,给出行者和整个交通系统带来效益.