基于机器学习的光传送网路由规划技术研究与实现_郝铮

资 源 简 介

基于机器学习的光传送网路由规划技术研究与实现_郝铮

详 情 说 明

光传送网作为现代通信基础设施的核心，其路由规划直接关系到网络资源利用率和传输效率。传统基于规则的路由算法在动态网络环境中逐渐显现出局限性，而机器学习技术的引入为这一领域带来了新的可能性。

机器学习在光传送网路由规划中的应用主要体现在四个层面：首先是通过监督学习构建网络状态预测模型，能够准确预判链路拥塞概率；其次是采用强化学习框架实现动态路径优化，根据实时流量变化调整路由策略；第三是利用无监督学习进行网络异常检测，提前规避潜在故障路径；最后通过深度学习处理多维网络参数，实现更精细化的资源分配。

这种智能化的路由规划方案相比传统方法具有显著优势：能够适应网络拓扑的动态变化，在保障服务质量的前提下最大化频谱利用率；可以基于历史数据学习最优路由策略，减少人工调参的复杂度；同时具备故障自愈能力，当某条光路出现性能劣化时能快速切换至备用路由。

值得注意的是，实现过程中需要解决的关键挑战包括：如何设计轻量级模型以适应实时性要求，怎样处理网络状态信息的稀疏性问题，以及如何平衡探索新路由与利用已知优质路由之间的关系。这些问题的解决方案往往需要结合特定网络场景进行定制化设计。

该技术的未来发展可能会与SDN控制平面深度整合，形成感知-决策-执行的闭环控制系统，并可能引入联邦学习等分布式机器学习范式来解决多域协同问题。随着光网络向更高速率、更高密度方向发展，智能路由规划技术的重要性将进一步提升。