基于光电转换装置成本感知的RWA算法

发布时间：2020-10-22 13:41

　　 近年来,运营商通过在ROADM设备上部署光电转换装置实现了光传输网络中业务的细粒度调度,从而提升频谱资源的利用率。但是光电转换装置价格昂贵,导致了网络部署成本的增加。针对光传输网络中业务和光模块的部署问题进行了ILP建模,并证明其为NP-hard问题。提出了两种基于光电转换装置成本感知的路由和波长分配算法:OEO-RWA算法和SA-RWA算法,并通过仿真证明两种算法既能够保证业务的细粒度调度,又能够减少光电转换装置数量,降低网络部署成本。
【部分图文】：

5种算法在不同频谱资源下的收益结果

虽然在ROADM设备上部署OEO端口能够使业务在传输过程中实现跳波、汇聚和拆分等操作，极大程度上提高了WDM网络资源调度的灵活性，但是OEO设备成本较为昂贵。所以运营商在部署业务和OEO端口时，需要均衡业务部署带来的收益和OEO端口部署付出的成本。3.2 整数线性规划模型

5种算法在不同频谱资源下的收益结果如图7所示，OEO-RWA算法和SA-RWA算法相比于其他算法，既能够降低请求阻塞率，又能够降低所需要的端口数量，所以网络总收益要高于其他3种对比算法。Con-RWA算法和Diff-RWA算法由于请求的阻塞率较高，网络总收益偏低。值得注意的是，在频谱资源比较充足的情况下，Con-RWA算法和Diff-RWA算法的总收益会略大于Ran-RWA算法，这是因为Ran-RWA算法为了满足少部分业务的传输需求，部署了大量的OEO端口，导致了网络收益的下降。图7 5种算法在不同频谱资源下的收益结果
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本文编号：2851671