一种基于改进蚁群算法的光网络动态RWA机制

动态RWA(路由与波长分配)问题是智能光网络的核心问题.文章提出一种解决动态RWA问题的改进蚁群算法,在转移概率中加入了链路的空闲率作为约束条件,同时还引入了随机扰动防止搜索过早收敛于局部最优路径.仿真结果表明,改进算法与传统Dijkstra+ FF(首次命中)算法相比,可以显著降低阻塞率,提高资源利用率.     

基于蚁群和鱼群的混合优化光网络动态RWA算法

基于蚁群算法和鱼群算法提出一种混合优化算法用于解决光网络动态RWA问题。重点研究了将人工鱼群算法的拥挤度概念引入到蚁群算法中,改进了蚁群算法初始解获取和状态转移选择,提高了算法速度和寻优能力。通过仿真分析,混合优化算法能降低光网络中的阻塞率,提高资源利用率,验证了算法的可行性和有效性。     

基于流量限制的动态自适应路由选择算法

随着网络资源和网络需求的不断同步增长,网络拥塞问题日益突出,如何依据实际网络状况动态选择路由尤为重要.由于应用于TSP问题的蚁群算法具有很强的自适应性和随机性,也被用于解决动态路由问题.文章结合MMAS模型,对AS算法进行了一些改进.同时也综合考虑网络节点间最短距离、流量变化及容量限制等多方面的因素,使用蚁群算法寻找最优路由序列,进行动态路由选择.仿真结果显示,蚁群算法在网络拥塞概率方面明显优于传统算法.     

一种基于改进蚁群算法的光网络波长路由分配算法

路由与波长分配(RWA)是下一代光网络的需要解决的核心问题之一。论文提出了一种基于改进蚁群算法的光网络RWA算法SA-DRWA算法。算法在转移概率中加入了链路的空闲率作为约束条件,同时还引入了随机扰动以防止传统蚁群算法中迭代次数较少时就过早收敛于局部最优路径的缺点。理论分析表明,SA-DRWA算法可以有效地实现光网络中的负载均衡。对不同网络拓扑中算法的性能进行了仿真,结果表明,SA-DRWA算法比传统Dijkstra+FF算法在阻塞率及资源利用率等方面有明显改进,在规则网格型网络中阻塞率和资源利用率分别改善了0.23。     

基于D*思想的动态RWA算法研究

文章提出一种基于D*(D-Star)思想的启发式算法,求解波分复用(WDM)光网络中动态路由和波长分配(RWA)问题.将网络中各边代价与当前波长使用情况综合考虑,建立D*算法的估价函数,实现了WDM光网络中动态业务的高效分配.仿真结果表明,该算法能有效降低阻塞率,促进波长资源的合理分配,同时,其快速和智能特性也提高了网络故障环境下的生存性.     

一种支持区分业务的智能光网络RWA方法北大核心

针对差异化的用户QoS(服务质量)需求,提供支持区分业务的RWA(路由和波长分配)算法是光网络当前研究的重点。文章提出了一种改进的支持区分服务的智能光网络GWAS(分组波长分配策略),针对不同等级的业务采用动态可调整的波长分组方案以实现差异化QoS。仿真结果表明,GWAS方案可以保证高优业务比低优业务具有更好的性能:在每根光纤复用9波长和160波长情况下,Mesh与NSFNET网络中高优业务比低优业务的阻塞率在相同业务负荷下最大降低24%与18%和15%与10%。     

基于改进蚁群算法的卫星光网络波长分配方法

路由与波长分配是下一代光网络的需要解决的核心问题之一。本文采用智能蚁群算法,研究了卫星光网络的路由与波长分配问题,为通信请求寻找最优的数据传输光路径。基于请求区域受限策略(Restricted Request Area,RRA)和链路波长负载平衡策略,建立了考虑传输延迟和波长连续性约束的双主星分布式星群节点结构光网络系统模型。利用智能蚁群路由和波长分配(Smart Ant Colony Routing AndWavelength Assignment,SAC-RWA)算法求解系统模型,以找到具有稀疏波长转换的卫星光网络中最小成本波长路径。所提出的算法允许单个蚂蚁同时完成路由和波长分配,仿真结果表明,RRA能够明显改进卫星光网络的性能,以略微增加拥塞率的代价显著降低了计算复杂度。     

基于分层图的动态RWA算法的仿真与实现

RWA问题是光网络中的一个核心问题。随着RWA优化算法求解方式的简化,算法的运算效率得到了提高,但却牺牲了解的优化性能。如何使优化效率和时间效率协调统一是当前光网络中RWA优化算法设计的难点。对光网络中动态RWA问题进行了阐述,对基于分层图的动态RWA算法进行了仿真与分析,仿真证明,该算法可以大幅降低网络的阻塞性能,且算法稳定性更好、资源利用率较高。     

光网络中一种考虑信号损伤限制和服务质量区分的动态RWA算法

在光网络中,光信号沿着路由与波长分配(RWA)算法选定的光通路传输的过程中会受到各种信号损伤的影响而导致信号质量的不断下降,严重影响着业务的服务质量(QoS).而光网络中多样化的客户层业务往往有着不同的QoS的需求,因此有必要根据不同的业务QoS需求对光信号损伤的影响进行不同程度的控制.针对这一问题,提出了一种能同时考虑信号损伤限制和服务质量区分的动态RWA算法,并通过计算机仿真的方法对其性能进行了分析和验证.结果表明:该算法既能克服光网络中信号损伤的影响又能为不同级别的业务提供不同的QoS保证,更贴近实际需求.     

一种提高光网络攻击容忍性的RWA算法研究

通过研究光网络中带内串扰攻击及其传播原理,在基于串扰攻击有限传播的模型之上,提出了一种限制串扰攻击传播的波长路由分配(Routing and Wavelength Assignment,RWA)算法.该算法把分配后能产生最小串扰攻击传播最大值(Crosstalk Attack Propagation Maximum,CAPM)的波长路由分配给新的光路请求,从而减少全网的潜在的攻击传播范围.仿真结果显示,与常用的首次命中(Fist-fit)RWA算法相比,该算法能显著降低全网的串扰攻击传播最大值,从而提高光网络的攻击容忍性.     

基于蚁群系统的分布式RWA算法研究

针对波分复用(WDM)光网络中动态选路和波长分配(RWA)问题，提出了一种基于蚁群算法的分布式动态RWA方法。将蚁群算法与分层图模型结合，实现了RWA的并行计算。仿真结果表明，与现有最短路径法相比，该算法能有效地降低光路阻塞率，促进波长资源的合理分配，同时分布式的计算方式也降低了现代频繁变化的大型光网络的通信开销。     

基于损伤感知的动态RWA算法性能比较研究

从光网络向透明架构的演进和面向业务的发展趋势出发,介绍了损伤感知的RWA问题的相关研究,通过给经典RWA算法增加对损伤效果的考虑,提出了具有损伤感知能力的动态RWA算法(IBest,IFF,IPack)并进行了仿真验证,结果表明在有损伤的环境下具有损伤感知能力的动态RWA算法既能保持经典算法的优势又在阻塞率上具有优于经典算法的性能。     

基于蚁群算法的分布式卫星光网络波长路由分配技术研究

为了解决分布式卫星光网络波长路由分配复杂的问题,论文提出基于小窗口策略的蚁群优化算法。采用链路可持续时间和波长空闲率作为启发函数,在实现负载均衡的同时,降低网络的拥塞率;引入小窗口策略引导蚂蚁在最小路由请求区域内进行选路,提高了算法的收敛速度;通过计算相邻链路空闲波长的交集,实现了由单只蚂蚁同时完成路由选择和波长分配。对单主星和双主星两种场景下的算法性能进行了仿真分析,结果表明：与经典的Dijkstra+FF算法相比较,单主星和双主星时的网络拥塞率最高分别降低了0.5和0.7,网络资源利用率改善最高可达到0.45和0.50。     

波长路由光网络中RWA算法的设计分析

文章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,总结了3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.     

多域光网络中的动态RWA算法研究

随着光网络规模的不断增大,下一代智能光网络将被划分为多个路由域进行分布式管理.由于在这种具有分布式特点的多域光网络中,每个路由域只了解本地子网内的拓扑和资源信息,因此以往光网络中已有的基于全网信息的动态RWA算法将不在有效.文章首先分析了多域光网络中的动态RWA问题,然后针对多域网的特点对已有的RWA算法进行了修改,并在给定的多域光网络模型中对该算法进行了仿真研究.结果表明:在多域网络环境下,以往的动态RWA算法急需改进.     

一种基于网络风险的路由波长分配算法

大多数RWA(路由波长分配)问题研究都是基于阻塞率、负载均衡、信号损伤和物理攻击的,很少涉及到业务与链路工作状态的依赖关系,然而链路的失效必然造成全网业务安全性能的下降。文章从业务风险的角度描述链路失效对全网业务的影响,提出了一种基于网络风险的RWA算法——R-RWA。在路由分配阶段,该算法把具有较小网络风险的路由方案分配给光路请求,以降低链路失效对全网业务的影响。仿真结果表明,与经典SP(最短路径)算法相比,该算法可以有效地降低网络的安全风险,提高网络的抗风险能力。     

WSN中动态自适应蚁群路由算法

路由问题是无线传感器网络的核心问题,采用动态自适应调整信息素的蚁群算法,克服了基本蚁群算法的搜索时间过长、易于陷于局部最优解等缺点;同时对无线传感器网络存在的节点能量、传输延时、网络生命周期等问题有明显的改善与提高;最后通过实验仿真证实了该算法的有效性.     

基于蚁群算法的自适应QoS路由优化

Internet网络规模的迅速增长和网络技术的不断完善,使得如何在满足QoS(quality of service)要求下进行路由选择,已成为路由算法研究的重要方向。本文提出了一种多约束条件下的自适应蚁群算法,该算法基于目标函数的信息素分配策略来自适应的调整蚂蚁的搜索行为,使多约束QoS路由优化问题得到了很好的解决。     

基于蚁群算法的自适应QoS路由优化

Internet网络规模的迅速增长和网络技术的不断完善，使得如何在满足QoS（quality of service）要求下进行路由选择成为路由算法研究的重要方向。提出了一种多约束条件下的自适应蚁群算法，该算法基于目标函数的信息素分配策略来自适应地调整蚂蚁的搜索行为，使多约束QoS路由优化问题得到了很好的解决。     

波分复用光网中的一种新型波长分配算法

目前网络承载业务的趋势是以IP为中心的数据业务,从而促进了以WDM光网络向高速和宽带多波长的应用和普及,为了进一步提高网络的性能并提高资源利用率,出现了光网络控制面技术.路由选择与波长分配问题是WDM光传输网络控制面中非常重要的问题之一.目前实际应用最广泛的波长分配算法是First-Fir(FF)算法.本文基于FF算法,研究动态业务下波分复用光网络在固定选路下的波长分配问题,提出了一种新的波长分配启发式算法——Joint First Fit.计算机仿真试验表明,与常用的FF算法相比,该算法显著的降低了网络呼叫阻塞率,有利于提高网络资源的利用率.