光传送网选路及资源优化算法及其性能研究_孙小霞

资 源 简 介

光传送网选路及资源优化算法及其性能研究_孙小霞

详 情 说 明

光传送网作为现代通信基础设施的核心组成部分，其选路及资源优化算法直接影响网络效率和服务质量。本文基于孙小霞的研究成果，针对该领域关键技术进行探讨。

在网络选路方面，算法需要综合考虑物理拓扑结构和业务需求特征，通过多约束路径计算实现负载均衡。核心挑战在于如何在时延、带宽和可靠性等指标间取得平衡，同时避免网络拥塞。典型的解决方案包括基于图论的启发式算法和元启发式算法。

资源优化算法则着重解决波长分配、频谱碎片整理等光层资源管理问题。通过建立整数线性规划模型，将物理资源与虚拟网络需求进行最优映射。近年来，机器学习方法在该领域的应用显示出独特优势，能够从历史数据中学习优化策略。

性能研究通常采用仿真实验与数学分析相结合的方式，评估指标涵盖阻塞率、资源利用率、收敛速度等多个维度。研究结果表明，智能优化算法相比传统方法能显著提升网络资源利用率，同时降低业务建立时延。

未来发展趋势包括与SDN/NFV技术的深度融合，以及面向6G需求的动态资源调度机制创新。