基于群体智能的光网络通信量疏导机制研究与仿真实现

论文摘要

光网络中通信量的疏导是光网络研究领域的一个重要的前沿和热点问题,也是一个科技含量和商业价值并重的研究课题。通信量的高效疏导能有效的降低网络的建造成本和费用,因而一直倍受研究人员的关注。随着网络通信量的爆炸性增长以及高性能的光网络设备的出现,智能光网络中每个波长上传输的通信速率越来越高。然而在实际应用中,每个通信量的通信速率往往远远低于一个波长的最高传输速率,因而需要研究如何有效的为这些低速通信量建立连接。通信量疏导是一种将低速通信流组合到高速波长信道上的技术,可以极大地提高Internet的带宽资源利用率。通信量疏导问题已证明是NP难解问题,需要采用启发式算法或智能优化算法来解决。针对静态通信量疏导,本文把服务质量QoS的概念引入到通信量疏导中来,以最小化网络资源占用率和最大化用户整体QoS满意度为目标,基于博弈论和分层图的思想,建立了可应用智能优化算法的通用框架结构,并在该框架中应用量子免疫算法,对该问题进行求解。量子免疫算法采用量子位的编码方式来表达种群中的抗体,针对这种编码方式采用量子旋转门和动态调整旋转角度策略对抗体进行演化,加速原有免疫算子的收敛；引入浓度调节操作和优质串保留策略,提高种群的多样性防止早熟。针对动态通信量疏导问题,文章研究了网络节点具有光收发器数目限制及不具有波长变换能力时的动态业务下的选路与波长分配问题,提出了基于改进分层图模型的量子粒子群算法的通信量疏导算法,为新到达的通信量分配带宽等网络资源和请求路由,在考虑用户QoS满意度的同时最小化满足该通信量请求的网络费用。为了评价本文设计算法的性能,用VC++6.0开发了仿真软件,并基于多种拓扑进行了仿真。仿真结果表明,本文设计的通信量疏导机制可以有效地解决光网络中智能通信量疏导问题,具有良好的性能。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 光网络技术的发展现状
• 1.1.1 从点到点传输系统到DWDM智能光网络
• 1.1.2 国内外智能光网络发展现状及分析
• 1.1.3 通信量疏导问题的概念及其意义
• 1.1.4 复用技术在通信量疏导中的作用
• 1.2 本文的主要工作及结构
• 1.3 课题来源
• 第二章 通信量疏导
• 2.1 狭义通信量疏导与广义通信量疏导
• 2.1.1 狭义通信量疏导
• 2.1.2 广义通信量疏导
• 2.2 静态通信量疏导与动态通信量疏导
• 2.3 通信量疏导研究现状与发展趋势
• 2.3.1 静态通信量疏导研究
• 2.3.2 动态流量疏导的研究
• 2.4 IP/DWDM光Internet中通信量疏导问题中的其他研究方向
• 2.4.1 网络设计和规划
• 2.4.2 有保护需求的疏导
• 2.4.3 组播疏导
• 2.5 需要关注的问题
• 第三章 静态通信量疏导机制的设计
• 3.1 模型定义和数学描述
• 3.1.1 网络模型
• 3.1.2 数学模型
• 3.1.3 问题描述
• 3.2 构造分层图
• 3.2.1 分层图结构
• 3.2.2 生成分层图
• 3.2.3 分层图中边的权重
• 3.3 通信量疏导机制通用框架
• 3.3.1 博弈论的产生及发展
• 3.3.2 博弈论中的基本概念
• 3.3.3 Nash均衡和Pareto最优
• 3.3.4 通信量疏导通用框架
• 3.4 基于博弈和量子免疫算法的静态通信量疏导机制
• 3.4.1 概念及研究现状
• 3.4.2 量子免疫算法静态通信量疏导机制设计
• 第四章 动态通信量疏导机制的设计
• 4.1 网络模型
• 4.1.1 物理拓扑
• 4.1.2 疏导策略
• 4.2 构造改进的分层图
• 4.3 基于量子粒子群算法的智能QoS动态通信量疏导机制设计
• 4.3.1 标准PSO
• 4.3.2 PSO的改进
• 4.3.3 量子粒子群算法设计
• 4.3.4 算法描述
• 第五章 仿真实现与性能评价
• 5.1 静态通信量疏导机制仿真实现
• 5.1.1 仿真目标
• 5.1.2 仿真拓扑
• 5.1.3 仿真程序界面及功能
• 5.1.4 仿真实现
• 5.1.5 性能评价
• 5.2 动态通信量疏导机制仿真实现
• 5.2.1 仿真目标
• 5.2.2 仿真程序界面及功能
• 5.2.3 仿真实现
• 5.2.4 性能评价
• 5.2.5 建立光路数
• 5.2.6 与经典算法的比较
• 第六章 结束语
• 参考文献
• 致谢