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稀疏分光WDM网络中基于遗传算法的组播业务研究

作　者: 孙维亚
导　师: 李蔚
学　校: 北京邮电大学
专　业: 电磁场与微波技术
关键词: WDM光网络组播稀疏分光遗传算法光树
分类号: TN929.1
类　型: 硕士论文
年　份: 2006年
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内容摘要

在物理层即光层引入组播技术可以产生许多有价值的宽带实时应用业务，例如视频点播，电视会议，远程医疗等。但是全光组播性能的实现要求光网络的节点具有分光(Light Splitting)能力。具备此能力的节点可以将一路输入光信号分成若干路发送出去，组播能力(MC，Multicast Capable)节点的引入使光域不必将组播拆解成若干路单播来实现从而节省了光路资源。但是具备组播能力的节点本身成本较高，因此一个有效的做法就是尽量减少组播能力节点的个数而换以非组播能力节点，使用稀疏的分光节点(Sparse Splitting)。目前在稀疏分光网络中的组播研究主要侧重于单个业务，对同时存在多个业务的情况研究地还比较少。本文首先构造了适合于稀疏分光网络中的组播路由和波长分配算法，较之以往的基于源的光树建立方案，我们采用了基于组播节点的光树建立方案。同时引入遗传算法对组播业务进行排序，然后按顺序构建组播树的一种启发式算法，试图对全网使用的波长和链路数进行优化。对于使用的遗传算法，提出了新的编码和译码方案，并用数值仿真的方法比较了几种不同的交叉和变异算子的使用效果，在上述工作基础上，提出了双向译码和爬山法的改进方案。仿真结果表明：(a)考虑业务的不同放置顺序是合理的，用遗传算法来进行排序是有效的。(b)采用双向译码并不能有效地改进原始算法，而爬山法则对原始算法有一定的改进作用。(c)随着网络中所使用的MC节点数的增加，网络的性能能够得到明显的改善。(d)MC节点数只用占到全网节点数的一半就可合理地利用网络资源，而不用全网节点均配置组播能力，这一结论对于网络设计将有着相当重

全文目录

第一章序论  11-22
  1.1 WDM网络  11-15
    1.1.1 WDM技术及其主要特点  11-12
    1.1.2 WDM波长路由网络  12-15
  1.2 组播  15-18
    1.2.1 组播技术引入的必要性  15
    1.2.2 组播的应用  15-18
      1.2.2.1 点对多点的应用  16
      1.2.2.2 多点对多点的应用  16-17
      1.2.2.3 多点对点的应用  17-18
  1.3 WDM网络中的组播业务  18-20
  1.4 本文的研究目标  20-22
第二章光组播原理及其节点结构  22-29
  2.1 引言  22
  2.2 光组播原理及其节点结构  22-28
    2.2.1 光组播原理  22-25
      2.2.1.1 光路  23
      2.2.1.2 光树  23-25
    2.2.2 具有组播能力的交叉节点结构  25-28
      2.2.2.1 SaD结构  25-26
      2.2.2.2 对SaD结构的改进  26-28
  2.3 本章小结  28-29
第三章稀疏分光(Sparse-Splitting)网络  29-42
  3.1 稀疏分光的概念  29
  3.2 数学模型及拓扑表示  29-31
    3.2.1 数学模型  29-30
    3.2.2 网络拓扑的表示法  30-31
  3.3 MC-RWA问题  31-39
    3.3.1 基本概念  31-32
    3.3.2 路由子问题  32-37
      3.3.2.1 最小生成树算法  32-33
      3.3.2.2 Steiner树算法  33-34
      3.3.2.3 稀疏分光网络中的路由最优化  34-37
    3.3.3 波长分配子问题  37-38
    3.3.4 MC节点放置算法  38-39
  3.4 本章小结  39-42
第四章遗传算法  42-58
  4.1 引言  42
  4.2 遗传算法介绍  42-48
    4.2.1 遗传算法的产生和发展  42-44
    4.2.2 遗传算法概要  44-47
      4.2.2.1 生物进化理论和遗传学的基本知识  44-46
      4.2.2.2 遗传算法的基本思想  46-47
    4.2.3 遗传算法的基本操作  47
    4.2.4 遗传算法的应用情况  47-48
  4.3 本文使用的遗传算法方案  48-54
    4.3.1 编码方案  48-49
    4.3.2 译码方案  49
    4.3.3 交叉  49-50
    4.3.4 变异  50-52
    4.3.5 选择策略  52-53
    4.3.6 保存最优  53-54
  4.4 算法流程图  54-55
  4.5 算法参数分析  55-57
    4.5.1 算法性能与交叉概率的关系  56
    4.5.2 算法性能与变异概率的关系  56-57
  4.6 本章小结  57-58
第五章仿真结果及结论  58-67
  5.1 仿真参数  58-59
  5.2 仿真结果分析  59-62
  5.3 算法的改进  62-65
    5.3.1 双向译码  62-63
    5.3.2 极值定义及爬山法  63-65
  5.4 本文小结  65-67
参考文献  67-71
致谢  71

稀疏分光WDM网络中基于遗传算法的组播业务研究

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