改进遗传算法的光网络波长分配研究

常规方法计算波长分配目标函数时,忽略了波长利用率的优化,导致光网络利用率较低、阻塞率较高,为此,提出了基于改进遗传算法的光网络波长分配方法。以最小化调度时间、波长利用率,最大化光路链路质量、任务请求建立比例为目标,计算波长分配目标函数,根据业务请求优先级的首选波长集,获得光网络可用波长,遵循波长分配约束条件,搜索可用波长中的可分配波长,形成改进遗传算法初始种群,将目标函数作为算法适应度函数,输出种群最优染色体,得到路由链路和波长的最优匹配结果。将高速信息示范网作为仿真对象,仿真光网络拓扑结构,实验结果表明,面对不同的业务数量和业务强度,设计方法相比常规方法,提高了光网络利用率,降低了阻塞率,有效改善了光网络性能。