技术的快速发展使网络规模不断扩大,结构日益复杂,传统路由算法已无法满足不同业务服务质量(quality of service,QoS)需求的数据传输。设计了基于软件定义网络(software defined network,SDN)的实时路由规划框架,以有效地管理网络资源...技术的快速发展使网络规模不断扩大,结构日益复杂,传统路由算法已无法满足不同业务服务质量(quality of service,QoS)需求的数据传输。设计了基于软件定义网络(software defined network,SDN)的实时路由规划框架,以有效地管理网络资源。结合遗传算法和蚁群算法的优点,提出基于自适应遗传蚁群(adaptive genetic ant colony,AGAC)的QoS路由算法,通过仿真试验将该算法与遗传算法、蚁群算法在不同网络规模中进行对比,并进行了路由仿真。结果表明:该算法能在大规模网络中通过快速搜索得到多个优选路径,可充分利用正反馈来缩小最大搜索时间,快速找到满足不同业务的最优路径,且面对大规模网络时,效率和稳定性更高。基于自适应遗传蚁群的QoS路由算法在不同业务需求下的寻优能力均得到保障,对比其他两种传统算法寻优效率得到明显提升。展开更多
针对目前缺乏专门的电力通信光传输网仿真及规划应用工具等问题,提出面向电力通信同步数字体系(Synchronous Digital Hierarchy, SDH)光传输网的仿真方法,结合某地区电网实际运营数据,建立时隙资源管理、节点组模型等资源仿真模型,实现...针对目前缺乏专门的电力通信光传输网仿真及规划应用工具等问题,提出面向电力通信同步数字体系(Synchronous Digital Hierarchy, SDH)光传输网的仿真方法,结合某地区电网实际运营数据,建立时隙资源管理、节点组模型等资源仿真模型,实现了业务路由规划、故障模拟及保护倒换等功能。分别对SDH光传输网络资源分配和故障及保护倒换行为进行仿真验证,结果表明该方法能够为电力通信SDH光传输网日常规划优化及反事故演练提供辅助手段。展开更多
文摘技术的快速发展使网络规模不断扩大,结构日益复杂,传统路由算法已无法满足不同业务服务质量(quality of service,QoS)需求的数据传输。设计了基于软件定义网络(software defined network,SDN)的实时路由规划框架,以有效地管理网络资源。结合遗传算法和蚁群算法的优点,提出基于自适应遗传蚁群(adaptive genetic ant colony,AGAC)的QoS路由算法,通过仿真试验将该算法与遗传算法、蚁群算法在不同网络规模中进行对比,并进行了路由仿真。结果表明:该算法能在大规模网络中通过快速搜索得到多个优选路径,可充分利用正反馈来缩小最大搜索时间,快速找到满足不同业务的最优路径,且面对大规模网络时,效率和稳定性更高。基于自适应遗传蚁群的QoS路由算法在不同业务需求下的寻优能力均得到保障,对比其他两种传统算法寻优效率得到明显提升。
文摘针对目前缺乏专门的电力通信光传输网仿真及规划应用工具等问题,提出面向电力通信同步数字体系(Synchronous Digital Hierarchy, SDH)光传输网的仿真方法,结合某地区电网实际运营数据,建立时隙资源管理、节点组模型等资源仿真模型,实现了业务路由规划、故障模拟及保护倒换等功能。分别对SDH光传输网络资源分配和故障及保护倒换行为进行仿真验证,结果表明该方法能够为电力通信SDH光传输网日常规划优化及反事故演练提供辅助手段。
