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光传送网作为现代通信基础设施的核心,其资源优化和约束路由技术直接决定了网络性能和运营成本。在资源优化方面,重点研究如何通过智能算法实现波长分配、带宽调度和拓扑规划的最小化资源消耗。这需要综合考虑物理层损伤、业务需求矩阵和设备端口限制等多维约束条件,通常采用启发式算法或混合整数线性规划来求解。
约束路由技术则关注在满足时延、损耗、可靠性和业务等级协议的前提下,计算出最优光路。与传统IP路由不同,光层路由需要处理独特的物理约束,例如波长连续性约束、传输距离限制和频谱碎片问题。当前主流方案结合了强化学习的动态路径计算和基于SDN的集中式控制架构,能够实时适应网络状态变化。
这两个方向的融合创新尤为关键,比如通过资源感知的路由算法,在路径计算阶段就规避未来可能出现的资源瓶颈。最新的研究趋势还包括引入量子计算处理超大规模优化问题,以及利用数字孪生技术构建网络仿真环境来验证优化效果。