ASON中基于蟻群系統(tǒng)的動態(tài)路由和波長分配算法研究.pdf

1、ASON(AutomaticallySwitchedOpticalNetwork自動交換光網(wǎng)絡(luò))賦予了傳統(tǒng)光傳送網(wǎng)前所未有的靈活性和可擴展性，代表了下一代光網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展方向。動態(tài)路由和波長分配算法是實現(xiàn)ASON的核心技術(shù)之一，是體現(xiàn)ASON智能性的關(guān)鍵所在，對智能化動態(tài)RWA算法的研究對提高ASON的實用性具有重要意義。一個良好的RWA算法能實時地探測網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)，進而合理而高效地分配各種網(wǎng)絡(luò)資源，促進全網(wǎng)負載的均勻化，從而有效地降低全網(wǎng)平均

2、阻塞率，提高網(wǎng)絡(luò)的資源利用率。 ASON對網(wǎng)絡(luò)資源調(diào)度的靈活性提出了很高的要求，同時又要保證滿足實時業(yè)務(wù)的低阻塞率要求。但是由于ASON中一系列新技術(shù)如波長轉(zhuǎn)換、光交換、光存儲的應(yīng)用，使得ASON的計算環(huán)境遠比傳統(tǒng)的光傳送網(wǎng)要復雜。這就使得針對傳統(tǒng)光傳送網(wǎng)設(shè)計的一系列RWA策略在ASON中表現(xiàn)不是很理想，主要體現(xiàn)為不能全面考慮網(wǎng)絡(luò)資源的合理分配、優(yōu)化目標過于單一、算法靈活性不夠等一系列問題。 蟻群算法ACA(AntCol

3、onyAlgorithm)[1]來源于對自然界螞蟻尋找從蟻巢到食物的最短路徑并找到回巢路徑方法的研究，是一種啟發(fā)式搜索算法，具有正反饋、較強的魯棒性，分布式等特點，特別適用于解決組合優(yōu)化問題。而動態(tài)RWA本質(zhì)上也是組合優(yōu)化問題，因此作為試探性的研究，本文基于蟻群算法基本原理設(shè)計了一種適合于ASON網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)RWA算法。目標是使RWA算法能充分考慮ASON的要求，更合理地分配網(wǎng)絡(luò)資源，從而降低網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)的阻塞概率。 論文研究分析了A

4、SON中動態(tài)RWA模塊的相關(guān)技術(shù)體系，包括ASON的路由體系、ASON中動態(tài)RWA的影響因素以及蟻群算法的基本思想。提出并構(gòu)建了基于蟻群系統(tǒng)的動態(tài)RWA算法模型，并設(shè)計了基于上述相關(guān)技術(shù)的仿真平臺以及基于仿真平臺對算法進行了仿真測試和改進。主要成果如下： (1)分析和歸納了ASON網(wǎng)絡(luò)的路由體系和路由技術(shù)。包括多域分層路由、分布式波長分配、信令路由協(xié)議、路由分發(fā)拓撲等與RWA有關(guān)的功能模塊，以及ASON中實現(xiàn)動態(tài)RWA的相關(guān)影響

5、因素及關(guān)鍵技術(shù)。 (2)研究了蟻群算法的基本思想，創(chuàng)新性地提出了一種基于蟻群系統(tǒng)的將路由和波長分配結(jié)合考慮的動態(tài)RWA算法。該算法在運行中能綜合考慮網(wǎng)絡(luò)資源狀態(tài)和不同業(yè)務(wù)的需求優(yōu)先等級，較之傳統(tǒng)基于最短路徑的動態(tài)RWA策略，該算法能取得更優(yōu)異的全網(wǎng)平均阻塞性能。 (3)分析和歸納了蟻群算法在運行中的不穩(wěn)定因素及執(zhí)行效率的影響因素，引入了變異思想、局部搜索優(yōu)化和調(diào)整信息量的更新策略，相應(yīng)改進了原始算法的搜索效率和收斂時間，