基于遺傳算法優(yōu)化彈性光網(wǎng)絡(luò)中針對單播和組播的路由頻譜分配.pdf

1、光正交頻分復用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM)作為彈性光網(wǎng)絡(luò)(Elastic Optical Networks，EONs)的一種調(diào)制技術(shù)，由于其頻譜利用的高效性、靈活性和對損傷的容忍能力近期來已經(jīng)被越來越多的提起。對于等待服務(wù)的網(wǎng)絡(luò)請求，當路由信息確定并在得出合適調(diào)制等級的基礎(chǔ)上，請求被彈性地分配相應(yīng)數(shù)量的OFDM子載波帶寬槽，從而得到合適的資源分配，這一過程中所涉及到的

2、路由、調(diào)制和光譜分配(Routing，Modulation andSpectrum Assignment，RMSA)問題成為了本文基本研究內(nèi)容。當前已有學者們提出多種算法來解決它，同時RMSA問題也已被證實是一個NP完全問題。為了研究的便利，在不失正確性的前提下，本文的研究過程中將RMSA問題分解成兩個子問題，即1）路由和調(diào)制等級以及2）光譜分配問題，并且依次按序解決它們。在此基礎(chǔ)上，本文提出了一種高效地啟發(fā)式算法—自適應(yīng)遺傳算法(Ge

3、neticAlgorithm，GA)來解決EONs中考慮單播(Unicast)和組播(Multicast)的動態(tài)路由、調(diào)制和光譜分配(Dynamic RMSA)這一綜合問題。GA作為進化算法的一個分支，可以在基于當前網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的情況下，提供一種有效的方法為動態(tài)光網(wǎng)絡(luò)請求提供光譜分配的服務(wù)。GA是為多目標優(yōu)化而設(shè)計，當網(wǎng)絡(luò)請求流量較低，光譜資源足夠承載所有請求，即沒有請求被阻塞的情況會發(fā)生，此時GA將會最小化拓撲中所有光纖上所需求的最大帶寬

4、槽數(shù)值;然而，當網(wǎng)絡(luò)流量較大時，由于阻塞會出現(xiàn)，基因算法將會盡力為所有等待請求的服務(wù)提供資源分配，即優(yōu)化目標為最小化網(wǎng)絡(luò)請求被阻塞的概率。
　　本文對提出的GA就動態(tài)RMSA問題的服務(wù)能力在14點NSFNET拓撲和28點US Backbone拓撲中進行了仿真。仿真結(jié)果證實:1）在僅存單播請求情況下，基于基因算法來解決RMSA問題的方法(GA-RMSA)從網(wǎng)絡(luò)負載均衡和較低的網(wǎng)絡(luò)請求被阻塞概率兩方面均優(yōu)于多個已存的算法;2）在考慮組