基于云平台的光纤路由规划算法研究

发布时间：2017-09-13 14:14

  本文关键词：基于云平台的光纤路由规划算法研究

  更多相关文章： 云平台 光纤路由规划 光纤网络拓扑 广度优先搜索算法 最短路径算法

【摘要】：随着电信通信行业的快速发展,光纤通信网络的资源数量以指数型的趋势增长,光纤网络拓扑日渐复杂。各通信运营商对安全、高效的管理各类资源,从而给用户提供稳定的端到端服务提出了更高的要求。因此,如何实现对该光纤网络资源的管理和调度已经成为优化整体资源配置,节约建设成本的关键问题。随着4G业务和5G业务的发展,运营商今后的业务将会逐渐向光纤应用的方向发展,光纤业务比重将慢慢提高。光纤路由规划也将是未来通信运营商业务调度的重点。本文通过对光纤网络资源管理系统的功能进行分析,发现光纤路由规划是光纤网络资源管理中的重点和难点。此外,还通过对云计算在大规模图数据处理的研究现状进行分析,发现在云平台上实现大规模图数据处理是一个十分有潜力的研究方向。最近几年,云计算发展势头迅猛,其中以Spark最为热门,因此,我们可以结合云计算来对我们的问题进行研究。本文主要结合云计算相关技术以及在光纤网络资源管理中光纤路由规划这一实际问题,对在大规模图上进行图搜索和最短路径问题研究。首先,本文针对云计算进行研究,分析Map Reduce编程模式和Spark编程模式,分析两种编程模式的优缺点,为后续的算法设计及编程提供理论基础。其次,通过对光纤路由规划相关业务进行分析,得到光纤网络的拓扑结构,并分析光纤网络拓扑结构,将光纤网络抽象为图模型,同时,将光纤路由规划问题转换为图的搜索问题和最短路径问题。接着,通过分析图论中基本的存储模型,并基于光纤路由网络拓扑模型对图的存储模型进行改进,以列存储形式来存储数据,改进后的存储模型减少了存储空间的使用,提高存储模型读写效率,且适用于云平台和并行计算。最后,对BFS算法进行分析,设计出基于云平台的并行化BFS算法,同时,采用Spark编程模式和并行化的BFS算法,在Spark平台上实现并行化的广度优先搜索算法和最短路径算法,并在平台上进行实验,并对实验结果进行对比和分析,得出基于Spark平台的广度优先搜索算法和最短路径算法准确和高效的实验结论。
【关键词】：云平台 光纤路由规划 光纤网络拓扑 广度优先搜索算法 最短路径算法
【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN929.11
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第1章 绪论11-17
• 1.1 研究背景和意义11-13
• 1.1.1 光纤网络资源管理系统11-12
• 1.1.2 光纤网络路由规划的发展12-13
• 1.1.3 寻径算法的意义13
• 1.2 国内外研究现状13-15
• 1.2.1 最短路径算法13-14
• 1.2.2 基于云计算的大规模图数据处理14-15
• 1.3 主要研究工作15
• 1.4 本文结构安排15-17
• 第2章 相关技术研究及分析17-25
• 2.1 大规模数据挖掘技术17-18
• 2.1.1 数据挖掘概念及分类17-18
• 2.1.2 空间数据挖掘18
• 2.2 云计算相关概念18-21
• 2.2.1 海量分布式存储技术18-19
• 2.2.2 海量数据管理技术19-20
• 2.2.3 虚拟化技术20-21
• 2.3 云计算编程模式21-24
• 2.3.1 MapReduce模式21-22
• 2.3.2 Spark模式22-24
• 2.4 本章小结24-25
• 第3章 光纤路由拓扑结构建模25-41
• 3.1 光纤路由规划相关业务分析25-28
• 3.1.1 光纤路由规划的业务分析25-26
• 3.1.2 光纤路由的存储结构26-27
• 3.1.3 光纤路由规划的实现方式27-28
• 3.2 光纤网络拓扑结构28-30
• 3.2.1 光纤网络分层结构28-30
• 3.2.2 光纤网络拓扑结构模型30
• 3.3 图论基础30-31
• 3.3.1 图的基本概念和定义30-31
• 3.3.2 问题描述31
• 3.4 几种经典的最短路径算法31-33
• 3.4.1 Dijkstra算法32
• 3.4.2 BFS算法32-33
• 3.5 基于光纤网络拓扑结构的存储模型的改进33-38
• 3.5.1 图的常用存储模型33-36
• 3.5.2 图的存储模型改进36-38
• 3.6 光纤网络拓扑结构规模分析38-40
• 3.6.1 多重图化简38-39
• 3.6.2 规模分析39-40
• 3.7 本章小结40-41
• 第4章 光纤路由规划算法设计及实现41-64
• 4.1 BFS算法的并行设计41-45
• 4.1.1 算法描述41-42
• 4.1.2 算法设计42-44
• 4.1.3 算法性能分析44-45
• 4.2 基于Spark平台的并行BFS算法设计与实现45-54
• 4.2.1 基于Spark平台的并行BFS算法设计46-47
• 4.2.2 基于Spark平台的并行BFS算法实现47-51
• 4.2.3 算法性能测试51-54
• 4.3 基于Spark平台的SSSP算法设计与实现54-62
• 4.3.1 基于Spark平台的SSSP算法设计54-56
• 4.3.2 基于Spark平台的SSSP算法实现56-60
• 4.3.3 算法性能分析60-62
• 4.4 光纤路由规划算法应用场景62-63
• 4.5 本章小结63-64
• 第5章 总结与展望64-66
• 5.1 总结64
• 5.2 展望64-66
• 参考文献66-70
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果70-71
• 致谢71

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本文编号：844177