基于遗传算法优化组播光森林的能效路由频谱分配方法组成比例

本发明专利技术涉及一种基于遗传算法优化组播光森林的能效路由频谱分配方法，该方法首先根据组播请求计算满足业务需求的源节点到组播各目的节点的多条最短光路径，通过对组播目的节点划分获得光森林的各光子树；然后，设计遗传算法的染色体编码格式表示光森林的目的节点划分和光路径集合；设计光森林的能效适应度函数选择所需频谱数目和发射机功耗更低的光森林传输路由、调制格式和频谱分配方案；通过遗传算法的概率基因位对应交叉和变异操作得到新的组播光森林，用适应度函数最低值选择能效优秀的光森林方案；最后，当组播传输没有结束，且发现光网络中有其他请求结束传输时，则重配置该组播的光森林到光树传输，释放光森林占用资源，实现低能效传输。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于光通信
，涉及一种基于遗传算法优化组播光森林的能效路由频谱分配方法。
技术介绍
随着视频点播、云计算、网格计算、视频会议、直播平台等点到多点的高带宽组播业务的兴起，现有的波分复用(WavelengthDivisionMultiplexing,WDM)网络面临巨大的带宽压力。WDM网络采用固定波长带宽的分配方式，具有波长通道数目较长、带宽利用率低、配置不灵活等特点，难以满足未来网络业务量大和高带宽利用率的要求。弹性光网络(ElasticOpticalNetworks,EONs)采用正交频分复用技术能根据请求的大小以及光路的长度自适应地分配光纤链链路的频谱资源，具有较高的频谱利用率及适配业务粒度的带宽配置灵活性，是广泛地认为是极具前景的下一代光网络技术。在EONs中传输组播请求的光路的频谱分配需满足频谱一致性和连续性的约束，不同的光路传输需要不同的频谱消耗，导致业务传输的阻塞率和能耗不同。在树的光路方式传输组播的性能和代价都比用最短径传输组播的源节点到每一个目的节点的多条光路更高。但是，为了保证组播请求到达各目的节点的性能，在弹性光网络中，常要求整棵光树的各链路采用相同的信号调制等级，且该调制等级由光树中源到目的节点中最长的那条光路确定。因此，当光树中最长路径与其他路径的路径差较大时，会迫使其他短路径也使用较长路径需要使用的较低调制等级的光信号传输，使光树的频谱效率较低；同时，当组播光树较大或网络负载较重时，由于光纤链路频谱碎片的存在，光树的频谱分配难以满足频谱一致性和连续性约束，更容易造成组播业务因为频谱分配失败而被网络阻塞。光森林相对光树来说，是由多棵子光树构成，各个子光树较短，覆盖部分组播的目的节点，可以选择更高调制等级的信号调制格式以节约频隙带宽，使得光森林比光树有更高的频谱分配成功率和频谱利用率。但多个光子树实现一个组播请求的传输时，子树之间有些光路是相同的，由于相同链路上不同光路占用的频谱块是不相同的，产生了相对单一光树的频谱分配额外开销；同时，多子树传输组播时，发射端会使用多个发射机造成额外的能耗开销。因此，组播光树的森林划分方式直接影响组播传输的频谱效率和能耗性能，光树划分为棵后子光树构建最小代价组播传输被很多研究者证实是NP完全问题。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种基于遗传算法优化组播光森林的能效路由频谱分配方法，该方法包括两部分，一是组播的目的节点的划分，即将目的节点划分到各棵子光树；二是求解光森林的各个子光树的最小代价树，实现频谱分配和能耗折中的最小化。同时，根据网络中链路上资源的空闲情况，设计了组播的光森林基于功耗最小合并光树的重配置判决准则以减少组播分割带来的能耗额外开销。将能耗优化光路传播的任播重配置到该业务预留的阻塞率优化光路传输，实现优先降低业务阻塞率性能的同时，在网络带宽资源允许的条件下节能传输，以节约网络的不可再生能耗的目的。为达到上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于遗传算法优化组播光森林的能效路由频谱分配方法，包括以下步骤：1)首先根据组播请求计算满足业务需求的源节点到组播各目的节点的最短光路径集合，对集合中各源-目的节点对的最短光路径编号，对组播目的节点进行划分，设计遗传算法的染色体编码格式表示光森林的目的节点划分和光路径，一条染色体对应一个光森林，目的节点不同划分和光路径组合，得到遗传算法的初始化种群；2)对种群中的每个光森林个体，根据光路径距离选择最高的信号调制等级，计算光森林传输组播所需的频隙数目和发射机的功耗，采用适应度函数选择种群中高能效的光森林RMSA(Routing,ModulationandSpectrumAllocation,路由调制格式和频谱分配方案)个体方案，实现精英保留策略，淘汰低能效的光森林RMSA方案；3)对种群中的光森林个体，以一定的概率对2条染色体编码交叉和变异，得到新的个体，并确定光森林个体的RMSA方案，计算适应度函数值，精英保留能效高的优秀个体，淘汰能效差的光森林个体；4)遗传算法迭代结束时输出能效最高的光森林RMSA方案，当网络中有其他业务请求结束传输释放光路资源时，如果组播传输没有结束，则在光网络中寻找组播的一条最小光树，并确定光树的最小RMSA，比较光树所需的发射机功耗是否低于最优光森林的功耗，如果是，则重配置组播到光树传输，以进一步节约能耗。进一步，在步骤1)中，所述设计遗传算法的染色体编码格式包括2部分，染色体长度为组播目的节点数目的2倍，前一半的基因位表示光森林的目的节点划分，后一半的基因位表示目的节点对应的光路径，一条染色体对应组播的一个光森林，目的节点划分数就是光森林中子树数目。进一步，在步骤2)中，根据光森林中每个子光树的最长路径约束确定最高的传输信号调制等级，根据调制等级和路径段数，计算子光树所需分配的最小频隙数目和光发射机的功率；适应度函数是折中计算光森林中各子光树消耗的频隙总和与折中的发射机功耗总和，适应度函数值越小，反映光森林的频谱功耗越小，能效越高，是组播的优秀光森林个体。进一步，在步骤3)中，根据光森林的染色体编码结构，前一半基因位对应组播目的节点的划分，当前一半的某个基因位以一定的概率交叉或变异时，染色体编码结构的后一半基因位对应目的节点的光路径，则后一半对应的基因位要相应的交叉或变异，以避免产生无效的新染色体。进一步，该方法具体包括以下步骤：初始化：输入弹性光网络的网络拓扑用G(V，E，FS)表示，其中V表示节点集合，E表示光纤链路集合，FS(FrequencySlot，频隙)表示每条链路上的子载波集合；步骤1：计算组播r(s，D，bw)的前K条最短光路径并编顺序号，新到达的组播请求r(s，D，bw)中，s为源节点，bw为业务传输的带宽速率，D为目的节点集合，|D|表示组播目的节点个数；计算光网络中组播请求r的源节点s到D中每一个目的节点之间的前K(K大于等于网络拓扑的平均节点度数)条最短光路径，并对每个源-目的节点对的光路径编号，设置迭代次数N，初始化迭代变量it＝1；步骤2：构造组播路由的染色体和初始化种群，从组播的源节点到每一目的节点对中选中一条光路，按编码结构构造成一条染色体，染色体由两部分构成：前面部分表示目的节点的划分(最多|D|部分的划分)，后面部分表示各个子组播的光树构建方式，染色体的基因位等于目的节点的数目的2倍；一个个体包括一条染色体，代表组播的一个光森林，多个组合的个体就构成一种初始化种群；种群的大小取决于所允许的最大组播子树数目、目的节点的数目以及K；步骤3：根据适应度函数，使用光森林的精英选择策略，选择能效高的光森林保留在种群中；对种群中每一个光森林个体确定RMSA(Routing,ModulationandSpectrumAllocation,路由调制格式和频谱分配方案)：根据每棵子光树的大小确定传输信号的调制等级，在距离约束下尽量选择最高的调制等级以节约传输的频谱资源，根据调制等级计算组播请求所需带宽频隙数，按照频谱一致性和连续性原则为每棵子光树分配空闲可用的频隙块；并计算光森林个体的能效适应度函数值(即频谱效率和能耗折中的最优值)；比较光森林个体的适应度函数值，淘汰适应度函数值较小的较差组播森林RMSA方案，选择本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于遗传算法优化组播光森林的能效路由频谱分配方法，其特征在于：包括以下步骤：1)首先根据组播请求计算满足业务需求的源节点到组播各目的节点的最短光路径集合，对集合中各源‑目的节点对的最短光路径编号，对组播目的节点进行划分，设计遗传算法的染色体编码格式表示光森林的目的节点划分和光路径，一条染色体对应一个光森林，目的节点不同划分和光路径组合，得到遗传算法的初始化种群；2)对种群中的每个光森林个体，根据光路径距离选择最高的信号调制等级，计算光森林传输组播所需的频隙数目和发射机的功耗，采用适应度函数选择种群中高能效的光森林RMSA(Routing,Modulation and SpectrumAllocation,路由调制格式和频谱分配方案)个体方案，实现精英保留策略，淘汰低能效的光森林RMSA方案；3)对种群中的光森林个体，以一定的概率对2条染色体编码交叉和变异，得到新的个体，并确定光森林个体的RMSA方案，计算适应度函数值，精英保留能效高的优秀个体，淘汰能效差的光森林个体；4)遗传算法迭代结束时输出能效最高的光森林RMSA方案，当网络中有其他业务请求结束传输释放光路资源时，如果组播传输没有结束，则在光网络中寻找组播的一条最小光树，并确定光树的最小RMSA，比较光树所需的发射机功耗是否低于最优光森林的功耗，如果是，则重配置组播到光树传输，以进一步节约能耗。...

【技术特征摘要】
1.一种基于遗传算法优化组播光森林的能效路由频谱分配方法，其特征在于：包括以下步骤：1)首先根据组播请求计算满足业务需求的源节点到组播各目的节点的最短光路径集合，对集合中各源-目的节点对的最短光路径编号，对组播目的节点进行划分，设计遗传算法的染色体编码格式表示光森林的目的节点划分和光路径，一条染色体对应一个光森林，目的节点不同划分和光路径组合，得到遗传算法的初始化种群；2)对种群中的每个光森林个体，根据光路径距离选择最高的信号调制等级，计算光森林传输组播所需的频隙数目和发射机的功耗，采用适应度函数选择种群中高能效的光森林RMSA(Routing,ModulationandSpectrumAllocation,路由调制格式和频谱分配方案)个体方案，实现精英保留策略，淘汰低能效的光森林RMSA方案；3)对种群中的光森林个体，以一定的概率对2条染色体编码交叉和变异，得到新的个体，并确定光森林个体的RMSA方案，计算适应度函数值，精英保留能效高的优秀个体，淘汰能效差的光森林个体；4)遗传算法迭代结束时输出能效最高的光森林RMSA方案，当网络中有其他业务请求结束传输释放光路资源时，如果组播传输没有结束，则在光网络中寻找组播的一条最小光树，并确定光树的最小RMSA，比较光树所需的发射机功耗是否低于最优光森林的功耗，如果是，则重配置组播到光树传输，以进一步节约能耗。2.根据权利要求1所述的基于遗传算法优化组播光森林的能效路由频谱分配方法，其特征在于：在步骤1)中，所述设计遗传算法的染色体编码格式包括2部分，染色体长度为组播目的节点数目的2倍，前一半的基因位表示光森林的目的节点划分，后一半的基因位表示目的节点对应的光路径，一条染色体对应组播的一个光森林，目的节点划分数就是光森林中子树数目。3.根据权利要求2所述的基于遗传算法优化组播光森林的能效路由频谱分配方法，其特征在于：在步骤2)中，根据光森林中每个子光树的最长路径约束确定最高的传输信号调制等级，根据调制等级和路径段数，计算子光树所需分配的最小频隙数目和光发射机的功率；适应度函数是折中计算光森林中各子光树消耗的频隙总和与折中的发射机功耗总和，适应度函数值越小，反映光森林的频谱功耗越小，能效越高，是组播的优秀光森林个体。4.根据权利要求3所述的基于遗传算法优化组播光森林的能效路由频谱分配方法，其特征在于：在步骤3)中，根据光森林的染色体编码结构，前一半基因位对应组播目的节点的划分，当前一半的某个基因位以一定的概率交叉或变异时，染色体编码结构的后一半基因位对应目的节点的光路径，则后一半对应的基因位要相应的交叉或变异，以避免产生无效的新染色体。5.根据权利要求4所述的基于遗传算法优化组播光森林的能效路由频谱分配方法，其特征在于：该方法具体包括以下步骤：初始化：输入弹...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘焕淋，杜君丹，陈浩楠，周邦陶，陈勇，
申请(专利权)人：重庆邮电大学，
类型：发明
国别省市：重庆;50