用遗传算法进行光传送网虚拓扑的优化设计方法_薛文革

资 源 简 介

用遗传算法进行光传送网虚拓扑的优化设计方法_薛文革

详 情 说 明

光传送网虚拓扑的优化设计是一个复杂的网络规划问题，需要综合考虑带宽分配、路由选择和资源利用率等多个目标。薛文革提出的基于遗传算法的解决方法为这一领域提供了新的思路。

该方法将遗传算法这一生物进化启发的优化技术应用于虚拓扑设计问题。遗传算法通过模拟自然选择过程，能够有效处理这种多目标、高维度的组合优化问题。算法从一组随机生成的初始解（种群）开始，通过选择、交叉和变异等操作逐步改进解决方案的质量。

在光传送网虚拓扑优化的具体应用中，染色体编码需要合理表示网络拓扑结构。通常采用二进制或整数编码来表示节点连接状态和链路分配情况。适应度函数则设计为综合考虑网络时延、链路利用率和建设成本等多个性能指标。

与传统启发式算法相比，遗传算法具有更好的全局搜索能力，能够避免陷入局部最优解。同时，通过并行计算等技术可以显著提高算法的执行效率。薛文革的研究表明，该方法在实际网络规划场景中能够产生经济高效的虚拓扑设计方案。