多目标蚁群算法用于弹性光网络静态业务的资源优化研究

发布时间：2017-03-30 10:01

  本文关键词：多目标蚁群算法用于弹性光网络静态业务的资源优化研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：现代通信业务量的不断增加以及通信业务的多样化导致网络必须为用户提供更加灵活的带宽分配,也使得以固定带宽波长为分配方式的传统WDM网络难以满足可变带宽业务的需求。为此,近年来提出了能够灵活有效地分配带宽的弹性光网络(SLICE),这种新型的网络架构能够很好地适应多样化的业务需求。弹性光网络路由与频谱分配(RSA)方法能极大地影响网络的服务质量,这使其成为重要的研究课题。本文基于国家重大信息产业化子项目《T级别PTN关键技术研发与产业化》,研究弹性光网络中静态业务多目标RSA优化问题,主要优化阻塞率和网络功耗两个目标。本文简要介绍光网络与弹性光网络的发展状况,并总结弹性光网络研究现状;介绍弹性光网络的结构模型及关键部件,归纳其主要技术,并简要介绍OFDM调制技术;分析弹性光网络中的RSA问题,讨论路由与频谱分配的主要方法及其研究现状,阐述多目标问题及蚁群算法的关键理论基础。主要工作包括以下两个部分:(1)针对弹性光网络中静态业务的多目标RSA问题,建立一个包含优化目标和约束条件等要素的整数线性规划模型;借鉴传统的多目标算法NSGAII,提出一种基于蚁群多目标的优化算法(ACMOOA)对其进行求解;该算法利用特殊的编码方式将路由问题转化为组合优化问题,利用蚁群优化算法解决该组合优化问题,并引入非支配排序,根据支配等级更新信息素,频谱分配利用首次命中的方法。(2)采用C语言编程完成所提算法的性能评估,在NSFNet网络拓扑中进行仿真,将仿真结果与已有的其他算法进行对比,验证ACMOOA算法的可行性与有效性,并分析所提算法中重要参数对仿真结果的影响。仿真结果证明本文提出的RSA多目标算法具有良好的性能,适用于解决弹性光网络中各类型静态业务的路由与资源分配问题。
【关键词】：弹性光网络 路由和频谱分配(RSA) 多目标 蚁群算法 非支配排序
【学位授予单位】：西安电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN929.1
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 符号对照表9-11
• 缩略语对照表11-14
• 第一章 绪论14-20
• 1.1 研究现状14-17
• 1.1.1 光网络概述14
• 1.1.2 WDM光网络的发展状况14-15
• 1.1.3 弹性光网络的研究现状15-17
• 1.2 研究背景及意义17-18
• 1.3 本文内容及安排18-20
• 第二章 弹性光网络路由与频谱分配问题的理论基础20-34
• 2.1 弹性光网络结构模型20-26
• 2.1.1 弹性光网络的组成20-21
• 2.1.2 弹性光网络中的关键技术21
• 2.1.3 OFDM技术21-23
• 2.1.4 弹性光网络的关键部件及主要功耗部件23-26
• 2.2 RSA问题概述及其研究现状26-29
• 2.2.1 路由与频谱分配问题概述26-28
• 2.2.2 RSA问题研究现状28-29
• 2.3 多目标蚁群算法的理论基础29-34
• 2.3.1 多目标优化问题概述29-31
• 2.3.2 蚁群算法的理论基础31-34
• 第三章 弹性光网络中蚁群多目标的RSA算法设计34-46
• 3.1 弹性光网络模型34-36
• 3.2 静态业务RSA问题的多目标优化模型36-39
• 3.2.1 线性规划中的参量36-38
• 3.2.2 线性规划模型38-39
• 3.3 ACMOOA算法的总体流程39-41
• 3.4 ACMOOA算法的核心要素41-46
• 3.4.1 蚁群算法的编码及译码41-42
• 3.4.2 蚁群搜索42-43
• 3.4.3 快速非支配排序43-44
• 3.4.4 信息素的更新与挥发44-46
• 第四章 算法性能仿真及结果分析46-54
• 4.1 算法性能仿真程序的功能46
• 4.2 算法性能仿真程序的设计与实现46-48
• 4.3 算法性能仿真及结果比较48-54
• 4.3.1 仿真环境设置48-49
• 4.3.2 ACMOOA算法与其它算法的性能对比49-51
• 4.3.3 ACMOOA算法的自身参数变化及性能分析51-54
• 第五章 结束语54-56
• 5.1 全文总结54
• 5.2 展望54-56
• 参考文献56-62
• 致谢62-64
• 作者简介64-65

【共引文献】

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本文编号：276816