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随着信息技术的发展,指数型增长的各类业务请求对现有的全光通信网络带来了巨大的挑战。弹性光网络因其具有极细的频谱分配粒度、超大带宽提供能力等优势,成为了研究的热点。但该技术在拥有诸多优势的同时,因其灵活的资源调度方式使得资源分配更加复杂。因此,本文研究的是弹性光网络资源分配过程中涉及到的路由路径选择与频谱资源分配(Routing and Spectrum allocation,RSA)问题。基于对光网络业务中纯单播与单、多播混合情况下的网络资源分配问题的研究,本文提出了两种算法分别解决上述两种情况下的弹性光网络RSA问题。为了表述方便每个算法都将从路由计算与频谱分配两个方面来描述。1.提出一种基于遗传算法的改进资源分配算法(Genetic Algorithm Improved Resource Allocation Algorithm,GA-IRAA)来处理纯单播业务资源分配。在路由计算方面,当光网络处于低网络流量状态时,GA-IRAA算法通过适应度函数的调节,侧重于降低各链路的负载。当光网络处于高网络流量状态时,GA-IRAA算法将通过多次迭代计算出较优路径,从而实现业务阻塞率降低的目的。在频谱分配方面,GA-IRAA算法在已找好的路由路径上使用首次命中算法分配频谱,该算法与其他算法相比,有计算量小、复杂度低的优点。2.提出一种基于遗传算法的混合资源分配算法(Genetic Algorithm Hybrid Resource Allocation Algorithm,GA-HRAA)来处理单、多播混合业务资源分配。在路由方面,GA-HRAA算法对单播使用固定备选路径路由方式快速找到路由路径。对多播使用GAIRAA算法,使其面临阻塞时仍能通过多次迭代找到可用路径。在频谱分配方面,单播采用基于频谱连续度的分配方式,保证光网络中可使用带宽比例不大幅下降,为多播的频谱分配留下空间。多播的频谱分配方式为首次命中与任务分类频谱分块相结合的方式,该方式能在一定程度上降低阻塞率。本文就GA-IRAA、GA-HRAA算法在处理动态资源分配问题时的效果进行了数值仿真,仿真使用14点美国国家科学基金会网络拓扑结构。结果表明,相比于传统的资源分配方式,GA-IRAA算法对于阻塞率的降低在不同网络流量下均有较好的表现,其中在高网络流量(800Erlang)时下降比率可达3.38%。而相比于GA-IRAA算法,GA-HRAA算法能为多播业务提供了更可靠的保障,在高网络流量(800Erlang)状态下的多播业务阻塞率下降可达2.1%。由此看出,两种算法均取得了较好的结果。