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题名基于分簇聚类的光网络流量大数据跨源调度方法
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作者
葛菁
俞煌辉
蔡久评
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机构
南昌交通学院
江西科技师范大学
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出处
《激光杂志》
CAS
北大核心
2024年第9期113-117,共5页
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基金
江西省教育厅科学技术研究项目(No.GJJ2203106)
江西省大学生创新创业训练项目(No.202313431005)。
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文摘
光网络凭借其容量大、传输速率高、业务透明、损耗低等优势得到了广泛的应用,并且随着用户规模与用户传输需求的增加,导致光网络流量不足现象发生的频率增加,制约了光网络的发展。因此,提出基于分簇聚类的光网络流量大数据跨源调度方法研究。首先,采用分簇聚类算法处理光网络流量大数据。其次,通过XGBoost模型预测下一时刻的光网络流量。以成本最小化为目标,构建流量跨源调度数学模型,并确定所构建模型的约束条件。最后,以遗传算法为工具,获取流量跨源调度最佳方案,执行最佳方案即可实现光网络流量大数据的跨源调度。实验结果显示:应用提出方法获得的光网络流量大数据聚类结果与期望光网络流量大数据聚类结果一致,流量跨源调度成本最小值为16万元,表明提出方法具备更好的流量跨源调度性能。
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关键词
大数据
弹性光网络
流量分析
分簇聚类算法
光网络流量
跨源调度
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Keywords
big data
elastic optical network
flow analysis
clustering clustering algorithm
optical network traffic
cross source scheduling
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分类号
TN911
[电子电信—通信与信息系统]
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