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。     

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。     

基于节点功能的WDM光网络分布式路由与波长分配算法

建立了一种具有节点功能区分的WDM多波长光网络模型,根据节点功能将其分为A、B两类,在此基础上提出了波长等价弧和等价网络等概念,并根据此类多波长光网络模型的节点和网络结构特点以及相应的选路和波长分配策略,提出了一种基于节点功能的多波长光网络分布式路由与波长分配算法——BONF算法,证明了算法的可行性,分析了算法的计算复杂度,比较了此算法与其它同类型算法的区别,指出了BONF算法的优点和不足。     

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.     

软件定义卫星光网络蚁群优化波长路由技术

针对卫星光网络中网络拓扑动态时变和业务类型多样化的问题,研究了在软件定义网络架构下保障服务质量的路由技术,提出了一种基于多业务的卫星光网络蚁群优化波长路由算法。通过改进蚁群算法的启发函数,将波长空闲率、时延、时延抖动、丢包率作为蚂蚁选路的重要依据,为业务选择了满足多种服务质量的最优路径;采用分组波长分配方法对不同等级的业务进行了区分服务,为不同业务分配了不同的波长集。仿真结果表明:与CL-ACRWA算法和Dijkstra算法相比,降低了卫星光网络的平均时延、平均时延抖动、平均丢包率,提高了波长利用率,同时也降低了高优先级业务的网络拥塞概率。     

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。     

卫星光网络中基于DQN的匹配度感知波长路由算法

为了进一步降低卫星光网络的业务阻塞率,提出了一种基于深度Q网络(DQN)的匹配度感知波长路由算法。该算法首先设计了路径波长匹配度因子,用以反映当前路径与下一跳节点之间链路的共同空闲波长情况。随后,算法综合考虑了路径波长匹配度、相邻链路时延以及下一跳节点到目的节点的最短跳数等多个因素,以此为基础来构造奖励函数。在分配波长时,为了后续业务请求在相邻链路上有更多的空闲波长,设计了相邻链路波长匹配度指标,用于描述该路径与其相邻链路之间的空闲波长对齐情况。仿真结果表明,该算法可以降低网络阻塞率和时延,提高波长利用率。     

基于波长路由的卫星光网络研究

为实现卫星通信的突破性发展,扩大卫星通信容量和带宽,建立了新型的卫星网络模型,分析了卫星光网络的技术难点问题,利用副载波和光波的双层路由方案,进一步提出了卫星光网络的新思路和实现方案.     

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.     

基于改进蚁群算法的无线传感器网络路由

为了降低节点能量消耗,延长网络生存的时间,提出了一种改进蚁群算法的无线传感器网络路由机制。首先将无线传感器网络服务质量分为3类,然后利用蚁群算法可以自适应网络状况动态性的优势,构建传感器节点转移函数和信息素更新规则,自适应构建数据路由,最后采用仿真模拟实验对算法性能进行检验。实验结果表明,相对于与现有无线传感器路由算法,本文通过引入蚁群优化机理挖掘传感器节点之间的关联性,数据传输延迟、可靠性和能量开销上具有更好的性能,使整个网络性能保持最优。     

雷达干扰任务分配的蚁群算法实现

合理分配干扰目标是雷达干扰任务区分中的难点问题.提出了一种基于蚁群算法的新型的目标分配算法模型,并进行了算法实验.实验结果表明,基于蚁群算法思想的目标分配算法是有效的,特别是问题规模较大时更显示出其较快的收敛速度和较高的精度.     

路由与波长分配的RWA算法应用于光通信网络

随着科学技术的不断发展,光通信网络成为了网络技术的主要发展趋势,逐渐在通信网络中发挥出显著作用.现阶段,光通信网络中的光网络主要采用基于密集波分复用技术组成,一旦波分数量增加,光网络中的路由选择与波长分配问题就难以解决.本文详细阐述了分层图模型的概念,提出波长可变光网络中的动态RWA算法,并在此基础上分析了动态RWA算法的数值模拟,以在提高波长资源利用率的同时,降低网络阻塞率.     

基于改进蚁群算法的WDM光网络恢复优化

针对WDM光网络的恢复,提出一种基于蚁群算法(ACA)的WDM光网络恢复优化算法,算法以WDM光网络的虚拓扑为主要研究对象,模拟蚂蚁寻址方式获得网络业务受损节点恢复方案.在优化过程中,结合免疫算法的变异操作对全局业务分配进行自适应调节,以获得更高的故障恢复率水平,最终实现网络受损业务恢复,使整个网络资源利用率达到最优.仿真结果表明,该算法可满足较高的恢复率需求情况,并可应用于任意形式WDM网络拓扑结构.     

基于蚁群优化的移动P2P网络路由选择算法

因为移动P2P网络具有动态性而且移动节点能量受限,提升移动P2P数据传输效率至关重要.利用蚁群优化算法,将蚂蚁的信息素与节点的能量和通信带宽结合起来,在蚁群选择路径时,减少其寻优路径上的信息素浓度,根据概率路由表中信息素的浓度对路由选择策略进行调整,避免网络拥塞和个别节点能量消耗过快,提出了一种移动P2P网络的多路径路由选择算法.实验结果表明,与EDSR路由协议相比,提出的算法能够降低节点的分组丢失率和端到端的平均时延,提高了网络的生存周期.     

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。     

优化蚁群算法在ASON路由中的应用研究

针对基本蚁群算法中存在搜索时间长,易陷入局部最优解等问题,提出一种改进的基于蚁群优化的ASON网络路由算法,在蚁群算法中采用自适应调整α和β参数及挥发系数ρ等措施,加快了算法的收敛速度,提高ASON路由算法性能,增强了算法的适应能力,并通过仿真实验证明该方法的可行性和有效性.     

全光网静态路由选择和波长分配的分层图算法

文章提出一种将路由选择和波长分配结合起来的启发式的路由选择和波长分配(RWA)算法．通过这种新的分层图算法和限制光跳距的加权系数来优化全光网的静态路由选择和波长分配，使建立光连接时所需的波长数达到最少．最后对实际的ARPANet等5种光网络进行了计算机仿真，证明了本算法比以前的算法有更好的性能．     

DWDM光传送网中选路和波长分配

本文综述了密集波分复用（DWDM）光传送网中选路和波长分配（RAW）研究领域的最新研究成果。分析比较了固定路由和备用路由下不同RAW算法的性能,还讨论了不同情况下采用波长变换对网络性能的改善。