基于遺傳算法的網(wǎng)絡運維中資源調(diào)度的研究與應用.pdf

1、近年來，隨著通信市場競爭的日益劇烈，尤其是4G時代的到來，降低網(wǎng)絡運維成本成為提高通信企業(yè)競爭力的重要手段。據(jù)工信部2014年的統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，目前三大運營商的4G基站總數(shù)已經(jīng)達到70萬個，運營商的網(wǎng)絡越來越復雜，運行維護的工作量也越來越大，導致網(wǎng)絡運維成本也越來越高。因此，降低網(wǎng)絡運維成本成為通信企業(yè)關(guān)注的重點。網(wǎng)絡運維中現(xiàn)場作業(yè)的調(diào)度成本是網(wǎng)絡運維成本的重要方面，如何根據(jù)作業(yè)工單的要求將合適的資源分配給作業(yè)任務，以提供更好的網(wǎng)絡運維服

2、務質(zhì)量，是現(xiàn)場作業(yè)任務調(diào)度需要解決的問題。由于網(wǎng)絡運維現(xiàn)場作業(yè)所涉及的資源種類較多、動態(tài)性、調(diào)度方案需要實時動態(tài)調(diào)整，使得傳統(tǒng)的手工調(diào)度面臨著巨大的挑戰(zhàn)。因此，如何設計好的現(xiàn)場作業(yè)調(diào)度算法，盡可能降低調(diào)度成本，提高網(wǎng)絡運維的服務質(zhì)量，是重要而現(xiàn)實的問題。
　　根據(jù)網(wǎng)絡運維現(xiàn)場作業(yè)調(diào)度問題的特點，本文提出將遺傳算法和模擬退火算法相結(jié)合來解決資源調(diào)度問題的算法，即模擬退火遺傳算法SAGA(SimulatedAnnealing Gene

3、tic Algorithm)。首先，詳細描述了網(wǎng)絡運維中現(xiàn)場作業(yè)調(diào)度問題的定義，對現(xiàn)場作業(yè)調(diào)度問題進行分析并建立現(xiàn)場作業(yè)調(diào)度模型，分別利用遺傳算法和模擬退火遺傳算法對現(xiàn)場作業(yè)調(diào)度模型進行求解。
　　遺傳算法是全局優(yōu)化搜索算法，但是它存在易陷入局部最優(yōu)解、收斂速度慢等問題，而模擬退火算法則具有跳出局部最優(yōu)解的特性，本文將這兩種算法相結(jié)合，充分發(fā)揮它們的優(yōu)點。利用SAGA求解現(xiàn)場作業(yè)的資源調(diào)度問題分為兩個階段:遺傳操作階段和模擬退火階

4、段。首先，描述了使用遺傳算法求解網(wǎng)絡運維中現(xiàn)場作業(yè)調(diào)度問題時的編碼、選擇、交叉、變異和適應度函數(shù)的設計，針對網(wǎng)絡運維中現(xiàn)場作業(yè)調(diào)度的特點，遺傳操作階段的編碼方式采用雙層編碼，即對完成作業(yè)任務的現(xiàn)場作業(yè)工程師的編碼和對現(xiàn)場作業(yè)工程師需要使用的資源進行編碼;其次，對遺傳操作階段得到的解通過引入模擬退火算法進行優(yōu)化，在遺傳操作產(chǎn)生的種群的基礎上，采用模擬退火操作，在特定的溫度下，通過對新產(chǎn)生的種群中的每個個體進行Metropolis選擇接受過