基于自適應(yīng)逃逸粒子群算法的ASON多業(yè)務(wù)保護(hù)容量研究.pdf

1、ASON(Automaticallv Switched Optical Network自動(dòng)交換光網(wǎng)絡(luò))賦予了傳統(tǒng)光網(wǎng)絡(luò)前所未有的靈活性和可擴(kuò)展性，代表了下一代光網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展方向。對(duì)多種恢復(fù)機(jī)制的支持是ASON的一個(gè)重要特點(diǎn)，也是目前ASON研究的一個(gè)重點(diǎn)。在網(wǎng)絡(luò)容量日益增長(zhǎng)的今天，智能化動(dòng)態(tài)恢復(fù)算法的研究對(duì)提高ASON的生存性具有重要意義，一個(gè)良好的恢復(fù)算法能夠合理高效地提高網(wǎng)絡(luò)空閑資源的利用率和受損業(yè)務(wù)的恢復(fù)率，從而有效減少因網(wǎng)絡(luò)故障而

2、造成的社會(huì)影響和經(jīng)濟(jì)損失。 ASON比較公認(rèn)的優(yōu)勢(shì)包括：快速提供業(yè)務(wù)，提供多種保護(hù)恢復(fù)機(jī)制，提供新的業(yè)務(wù)類型等等，其中提供多種保護(hù)恢復(fù)機(jī)制是目前運(yùn)營(yíng)商規(guī)劃建設(shè)ASON網(wǎng)絡(luò)時(shí)重點(diǎn)關(guān)注的問(wèn)題。相對(duì)傳統(tǒng)光傳送網(wǎng)設(shè)計(jì)的一系列恢復(fù)機(jī)制，ASON對(duì)生存性的要求主要體現(xiàn)為全面考慮網(wǎng)絡(luò)空閑資源的合理分配、能滿足業(yè)務(wù)恢復(fù)的多樣化、算法可擴(kuò)展性等一系列問(wèn)題。 自適應(yīng)逃逸粒子群算法(AEPSO，Self-Adaptive Escalpe Pa

3、rticle SwarmOptimization)<'[1]>是一種引入自適應(yīng)調(diào)節(jié)參數(shù)和變異算子的改進(jìn)的粒子群算(PSO，Particle Swarm Optimization)<'[2]>，受到生物界中物種發(fā)現(xiàn)生存密度過(guò)大時(shí)會(huì)自動(dòng)分家遷移的習(xí)性啟發(fā)，該算法引入逃逸行為的這種簡(jiǎn)化的確定的變異操作，來(lái)增強(qiáng)全局和局部搜索能力，減弱了隨機(jī)變異操作帶來(lái)的不穩(wěn)定性，避免了目前大多數(shù)隨機(jī)迭代算法的“早熟收斂”和“收斂較慢”兩大問(wèn)題，提高算法解決組合

4、優(yōu)化問(wèn)題的效率和性能。而ASON網(wǎng)絡(luò)的保護(hù)容量問(wèn)題本質(zhì)上也是組合優(yōu)化問(wèn)題，因此作為嘗試性的研究，本文基于自適應(yīng)粒子群算法基本原理設(shè)計(jì)了一種適合于ASON的動(dòng)態(tài)多業(yè)務(wù)保護(hù)容量算法。目標(biāo)是在確保單點(diǎn)故障發(fā)生后對(duì)多受損業(yè)務(wù)的100％快速恢復(fù)下，如何確定每條光纖鏈路的波長(zhǎng)信道保護(hù)容量，使得網(wǎng)絡(luò)保護(hù)的造價(jià)達(dá)到或接近最低，更合理地利用網(wǎng)絡(luò)空閑資源。 論文分析了ASON中保護(hù)容量問(wèn)題的相關(guān)技術(shù)體系，包括ASoN的路由體系、動(dòng)態(tài)路由和波長(zhǎng)分配技

5、術(shù)以及自適應(yīng)逃逸粒子群算法的基本思想。提出并構(gòu)建了基于自適應(yīng)逃逸粒子群算法的動(dòng)態(tài)多業(yè)務(wù)保護(hù)容量問(wèn)題的算法模型，并設(shè)計(jì)了基于上述相關(guān)技術(shù)的仿真平臺(tái)，基于仿真平臺(tái)對(duì)算法進(jìn)行了仿真測(cè)試和改進(jìn)。主要成果如下： (1)分析和歸納了ASON網(wǎng)絡(luò)的路由體系和相關(guān)動(dòng)態(tài)路由和波長(zhǎng)分配技術(shù)。包括路由模式、分布式波長(zhǎng)分配、路由分發(fā)拓?fù)洹⒉煌瑢?shí)現(xiàn)方式(集中式或分布式)等與保護(hù)問(wèn)題有關(guān)的功能模塊，以及ASON中實(shí)現(xiàn)保護(hù)問(wèn)題的相關(guān)影響因素及關(guān)鍵技術(shù)。

6、 (2)將ASON動(dòng)態(tài)多業(yè)務(wù)保護(hù)容量問(wèn)題以及約束條件抽象成數(shù)學(xué)模型，為將自適應(yīng)逃逸粒子群算法運(yùn)用到ASON動(dòng)態(tài)多業(yè)務(wù)保護(hù)容量問(wèn)題奠定了數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，該數(shù)學(xué)模型可以有效描述ASON動(dòng)態(tài)多業(yè)務(wù)保護(hù)容量問(wèn)題．同時(shí)基于該數(shù)學(xué)模型上對(duì)該問(wèn)題進(jìn)行相應(yīng)數(shù)學(xué)分析。 (3)研究了自適應(yīng)逃逸粒子群算法的基本思想，創(chuàng)新性地將自適應(yīng)逃逸粒子群算法應(yīng)用到ASON動(dòng)態(tài)多業(yè)務(wù)保護(hù)容量問(wèn)題中。該算法在運(yùn)行中能綜合考慮網(wǎng)絡(luò)資源狀態(tài)和不同業(yè)務(wù)保護(hù)的優(yōu)先等級(jí)，較之已有