本文關(guān)鍵詞：光網(wǎng)絡(luò)中業(yè)務(wù)疏導(dǎo)問題研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：通信業(yè)務(wù)的多元化、寬帶化和IP化的發(fā)展對(duì)光傳輸技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)提出了更高的要求。作為光網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中至關(guān)重要的組成部分,業(yè)務(wù)疏導(dǎo)算法是影響網(wǎng)絡(luò)接入性能和業(yè)務(wù)QoS性能的首要因素。因此設(shè)計(jì)適用于光網(wǎng)絡(luò),且能提升網(wǎng)絡(luò)接入性能并充分保障業(yè)務(wù)QoS性能的業(yè)務(wù)疏導(dǎo)算法是一個(gè)十分有意義的研究課題。為解決區(qū)分業(yè)務(wù)模型的靜態(tài)業(yè)務(wù)疏導(dǎo)問題,將其轉(zhuǎn)化成多目標(biāo)優(yōu)化問題,以網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)成本、時(shí)延代價(jià)和風(fēng)險(xiǎn)性為優(yōu)化目標(biāo)建立疏導(dǎo)模型,提出區(qū)分業(yè)務(wù)模型的多目標(biāo)優(yōu)化疏導(dǎo)算法。算法將各業(yè)務(wù)的疏導(dǎo)方式作為決策變量,建立最優(yōu)子種群和次優(yōu)子種群,利用局部搜索和全局搜索相結(jié)合的方法尋找一組最優(yōu)解。仿真實(shí)驗(yàn)證明,該算法能有效提高尋優(yōu)的收斂速度,側(cè)重于平衡三個(gè)優(yōu)化目標(biāo)的性能,以較小的網(wǎng)絡(luò)建設(shè)成本為代價(jià),大幅降低網(wǎng)絡(luò)時(shí)延代價(jià)和網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)性。為解決持續(xù)時(shí)間已知模型的動(dòng)態(tài)業(yè)務(wù)疏導(dǎo)問題,以業(yè)務(wù)平均時(shí)延、業(yè)務(wù)阻塞率和業(yè)務(wù)量損失率為優(yōu)化目標(biāo)建立疏導(dǎo)模型,提出持續(xù)時(shí)間已知模型的高等級(jí)優(yōu)先疏導(dǎo)算法。算法針對(duì)業(yè)務(wù)QOS性能要求的不同,采用不同的疏導(dǎo)策略,同時(shí)加入搶占機(jī)制。仿真實(shí)驗(yàn)證明,該算法能以部分低等級(jí)業(yè)務(wù)的阻塞為代價(jià)保障高等級(jí)業(yè)務(wù)的接入,在此基礎(chǔ)上大幅提高了業(yè)務(wù)的實(shí)時(shí)性并減少業(yè)務(wù)量損失。
【關(guān)鍵詞】：光網(wǎng)絡(luò) 業(yè)務(wù)疏導(dǎo) 多目標(biāo)優(yōu)化 區(qū)分業(yè)務(wù) 持續(xù)時(shí)間已知
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN929.1
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 緒論9-16
• 1.1 課題研究背景及意義9-10
• 1.2 光網(wǎng)絡(luò)技術(shù)及業(yè)務(wù)疏導(dǎo)技術(shù)研究現(xiàn)狀10-13
• 1.2.1 光網(wǎng)絡(luò)技術(shù)研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.2 業(yè)務(wù)疏導(dǎo)技術(shù)研究現(xiàn)狀11-13
• 1.3 本文的主要工作及內(nèi)容安排13-16
• 第2章 光網(wǎng)絡(luò)中的業(yè)務(wù)疏導(dǎo)問題分析16-24
• 2.1 靜態(tài)業(yè)務(wù)疏導(dǎo)問題研究分析16-17
• 2.2 區(qū)分業(yè)務(wù)模型下的衡量指標(biāo)17-19
• 2.3 動(dòng)態(tài)業(yè)務(wù)疏導(dǎo)問題研究分析19-21
• 2.4 持續(xù)時(shí)間已知模型下的影響參數(shù)21-23
• 2.5 本章小結(jié)23-24
• 第3章 區(qū)分業(yè)務(wù)模型的多目標(biāo)優(yōu)化疏導(dǎo)算法24-39
• 3.1 問題建模24-26
• 3.2 多目標(biāo)優(yōu)化算法26-32
• 3.2.1 相關(guān)編碼26-28
• 3.2.2 子種群初始化28
• 3.2.3 子種群更新28-30
• 3.2.4 算法流程30-32
• 3.3 仿真結(jié)果與分析32-38
• 3.3.1 優(yōu)化算法性能測(cè)試32-34
• 3.3.2 業(yè)務(wù)接入性能分析34-38
• 3.4 本章小節(jié)38-39
• 第4章 持續(xù)時(shí)間已知模型的高等級(jí)優(yōu)先疏導(dǎo)算法39-49
• 4.1 問題建模39-41
• 4.2 業(yè)務(wù)疏導(dǎo)算法41-45
• 4.2.1 保證QoS的高等級(jí)業(yè)務(wù)疏導(dǎo)策略41-42
• 4.2.2 最小化網(wǎng)絡(luò)影響的低等級(jí)業(yè)務(wù)疏導(dǎo)策略42-43
• 4.2.3 最小化業(yè)務(wù)損失的搶占策略43
• 4.2.4 算法流程43-45
• 4.3 仿真結(jié)果與分析45-48
• 4.4 本章小節(jié)48-49
• 第5章 總結(jié)與展望49-51
• 參考文獻(xiàn)51-55
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果55-56
• 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研工作56-57
• 致謝57

【參考文獻(xiàn)】

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中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

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本文編號(hào)：340226