弹性光网络中资源分配问题的优化建模与算法研究

发布时间：2022-01-09 10:30

　　近些年来,随着网络中视频点播以及网络电视等服务形式的越来越多,网络中数据流量呈现爆炸式增长,采用固定的波长分配的传统波分复用光网络已经不能为用户提供高效的服务,不能适应未来高速的、数据量大的以及扩展性强的网络需求。弹性光网络采用更小粒度的、灵活的波长分配技术可以提高网路的效率和灵活性,然而弹性光网络具有比传统光网络具有许多优势的同时也带来了许多挑战,如:弹性光网络中业务的选路以及频谱资源分配、虚拟弹性光网络中的虚拟网络映射问题的资源分配、数据中心间弹性光网络中资源分配问题都是弹性光网络中研究的关键问题。本文主要针对以上几个问题进行了研究,创新性主要体现在以下几个方面:（1）研究了弹性光网络中选路和频谱分配问题。a)网络结点之间进行信息传输时可能会经过某些中间结点,然而当该结点可能会窃听、篡改该信息（即安全性较低）时则不能作为该信息进行传输所经过的中间结点。考虑结点安全性,建立了以最小化网络中最大占用频隙号为目标的全局约束优化模型,为有效的求解该模型提出了具有较强搜索能力的交叉、变异算子以及局部搜索算子的遗传算法。b)研究了考虑网络的能量消耗、网络中最大占用频隙号两个目标且将选路和频谱分... 

【文章来源】：西安电子科技大学陕西省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：125 页

【学位级别】：博士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
符号对照表
缩略语对照表
第一章 绪论
    1.1 论文的研究背景和意义
    1.2 弹性光网络概述
    1.3 国内外的研究现状
        1.3.1 弹性光网络中选路及频谱资源分配问题
        1.3.2 弹性光网络中虚拟网络映射的资源分配问题
        1.3.3 数据中心间弹性光网络中的资源分配问题
    1.4 本文的主要工作与内容安排
第二章 弹性光网络建模中涉及的优化问题及算法简介
    2.1 遗传算法
        2.1.1 遗传算法的基本思想及特点
        2.1.2 遗传算法的基本框架
    2.2 全局优化问题
        2.2.1 全局优化问题的相关定义
        2.2.2 全局优化问题的求解方法
    2.3 双层优化问题
        2.3.1 双层优化问题的相关定义
        2.3.2 双层优化问题的求解方法
    2.4 本章总结
第三章 弹性光网络中选路及频谱资源分配模型及算法
    3.1 考虑节点安全性的选路及频谱分配优化模型及算法
        3.1.1 问题描述
        3.1.2 模型建立
        3.1.3 模型求解
        3.1.4 实验与结果分析
        3.1.5 本节总结
    3.2 弹性光网络中选路及频谱资源分配双层优化模型及算法
        3.2.1 问题描述
        3.2.2 模型建立
        3.2.3 模型求解
        3.2.4 实验与结果分析
        3.2.5 本节总结
    3.3 本章总结
第四章 弹性光网络中虚拟网络映射的资源分配模型及算法
    4.1 多纤芯弹性光网络中虚拟网络映射资源分配全局优化模型及算法
        4.1.1 问题描述
        4.1.2 模型建立
        4.1.3 模型求解
        4.1.4 实验与结果分析
        4.1.5 本节总结
    4.2 弹性光网络中虚拟网络映射的资源分配双层优化模型及算法
        4.2.1 问题描述
        4.2.2 模型建立
        4.2.3 模型求解
        4.2.4 实验与结果分析
        4.2.5 本节总结
    4.3 本章总结
第五章 数据中心间弹性光网络中资源分配优化模型及算法
    5.1 数据中心已定的弹性光网络中资源分配全局优化模型及算法
        5.1.1 问题描述
        5.1.2 模型建立
        5.1.3 模型求解
        5.1.4 实验与结果分析
        5.1.5 本节总结
    5.2 数据中心待定的弹性光网络中资源分配双层优化模型及算法
        5.2.1 问题描述
        5.2.2 模型建立
        5.2.3 模型求解
        5.2.4 实验与结果分析
        5.2.5 本节总结
    5.3 本章总结
第六章 总结和展望
    6.1 研究总结
    6.2 工作展望
参考文献
致谢
作者简介


【参考文献】：
期刊论文
[1]Multi-Core Virtual Concatenation Scheme Considering Inter-Core Crosstalk in Spatial Division Multiplexing Enabled Elastic Optical Networks[J]. Yongli Zhao,Liyazhou Hu,Chunhui Wang,Ruijie Zhu,Xiaosong Yu,Jie Zhang.  中国通信. 2017(10)
[2]网络功能虚拟化资源配置及优化研究综述[J]. 邵维专,吕光宏.  计算机应用研究. 2018(02)
[3]增加副瓣抑制机制的阵列天线波束赋形遗传算法研究[J]. 郑占旗,阎跃鹏,张立军,王宇灏,张金玲,慕福奇.  电子与信息学报. 2017(03)
[4]弹性光网络中考虑节点安全性的频谱分配算法[J]. 宣贺君,王宇平,徐展琦,郝姗姗.  中国激光. 2016(12)
[5]基于多目标遗传算法优化弹性光网络的多路径保护机制[J]. 刘焕淋,李瑞艳,孔德谦,陈勇.  电子与信息学报. 2016(09)
[6]一种基于Viterbi算法的虚拟网络功能自适应部署方法[J]. 刘彩霞,卢干强,汤红波,王晓雷,赵宇.  电子与信息学报. 2016(11)
[7]基于频谱感知的业务分割-合并的弹性光网络资源分配策略[J]. 刘焕淋,徐一帆,陈勇.  电子与信息学报. 2016(04)
[8]基于多种群遗传算法的含分布式电源的配电网故障区段定位算法[J]. 刘鹏程,李新利.  电力系统保护与控制. 2016(02)
[9]一种基于能量感知的弹性光网络RSA算法[J]. 孙晔,沈建华.  光通信研究. 2015(01)
[10]弹性光网络中选路和频谱指派的建模和高效启发式算法(英文)[J]. 徐展琦,王靖,徐博,丁喆,周志强.  光子学报. 2014(07)



本文编号：3578540