近年來,運(yùn)營商通過在ROADM設(shè)備上部署光電轉(zhuǎn)換裝置實(shí)現(xiàn)了光傳輸網(wǎng)絡(luò)中業(yè)務(wù)的細(xì)粒度調(diào)度,從而提升頻譜資源的利用率。但是光電轉(zhuǎn)換裝置價(jià)格昂貴,導(dǎo)致了網(wǎng)絡(luò)部署成本的增加。針對(duì)光傳輸網(wǎng)絡(luò)中業(yè)務(wù)和光模塊的部署問題進(jìn)行了ILP建模,并證明其為NP-hard問題。提出了兩種基于光電轉(zhuǎn)換裝置成本感知的路由和波長分配算法:OEO-RWA算法和SA-RWA算法,并通過仿真證明兩種算法既能夠保證業(yè)務(wù)的細(xì)粒度調(diào)度,又能夠減少光電轉(zhuǎn)換裝置數(shù)量,降低網(wǎng)絡(luò)部署成本。
【部分圖文】：

5種算法在不同頻譜資源下的收益結(jié)果

雖然在ROADM設(shè)備上部署OEO端口能夠使業(yè)務(wù)在傳輸過程中實(shí)現(xiàn)跳波、匯聚和拆分等操作，極大程度上提高了WDM網(wǎng)絡(luò)資源調(diào)度的靈活性，但是OEO設(shè)備成本較為昂貴。所以運(yùn)營商在部署業(yè)務(wù)和OEO端口時(shí)，需要均衡業(yè)務(wù)部署帶來的收益和OEO端口部署付出的成本。3.2 整數(shù)線性規(guī)劃模型

5種算法在不同頻譜資源下的收益結(jié)果如圖7所示，OEO-RWA算法和SA-RWA算法相比于其他算法，既能夠降低請(qǐng)求阻塞率，又能夠降低所需要的端口數(shù)量，所以網(wǎng)絡(luò)總收益要高于其他3種對(duì)比算法。Con-RWA算法和Diff-RWA算法由于請(qǐng)求的阻塞率較高，網(wǎng)絡(luò)總收益偏低。值得注意的是，在頻譜資源比較充足的情況下，Con-RWA算法和Diff-RWA算法的總收益會(huì)略大于Ran-RWA算法，這是因?yàn)镽an-RWA算法為了滿足少部分業(yè)務(wù)的傳輸需求，部署了大量的OEO端口，導(dǎo)致了網(wǎng)絡(luò)收益的下降。圖7 5種算法在不同頻譜資源下的收益結(jié)果
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本文編號(hào)：2851671