基于改进蚁群算法的光资源路径规划

传统光资源路径选择方法依赖随机或就近原则,导致光交箱端口使用率极度不平衡,部分光交箱端口占用过度饱和,引发光信号衰弱影响用户体验,而另一部分光交箱端口资源却鲜有利用。本文呈现了一种新的基于改进的蚁群算法的光网络资源路径分配策略。为了解决常规蚁群算法在寻优过程中的慢速收敛问题及易陷入局部最优的困境,本文提出基于改进的Metropolis接受准则和路径交叉策略的蚁群优化算法。实验仿真结果表明,该方法能根据使用者设定的不同目标侧重,生成多条符合设定侧重的路径,满足了不同光路连接需求,提升了光交箱端口整体的合理利用率,从而实现资源的充分利用,减少运营商的消耗成本。同时,在改进算法与经典的蚁群算法的对比实验中,也验证了改进算法的有效性和可行性。