基于PCE的多域光网络路由算法研究

摘要

随着光网络通信规模的迅速发展，多域光网络拓扑结构变得越加复杂，大容量通信的传递需求也逐渐增多，传统的光网络体系架构已经不能满足光网络中最优路径计算的各种需求。与此同时，复杂光网络路由所产生的路径计算问题也日益突出。因此，如何进行路由优化以保障服务质量，从而改进多层多域光网络体系架构已经成为了光网络未来发展的研究重点之一。
　　由互联网工程任务组提出的路径计算单元(Path Computation Element，PCE)由于其高效灵活的约束路径计算优势获得了专家学者的广泛关注。但是，PCE的体系结构对于分布式网络控制仍然不够理想。因此，本文提出一种新的PCE体系结构，并且研究适合这种体系结构的光网络路由算法。本文主要的研究工作如下:
　　首先，本文提出一种新的基于PCE的光网络体系结构，它是在多域光网络中加入PCE-Agent来达到智能动态监控每一个PCE的目的。接着，在PCE-Agent多域光网络体系结构上基于传统的反向回溯路由算法(Backward-RecursivePCE-Based Computation，BRPC)提出一种新的反向回溯路由算法(Backward Recursive PCE-Agent-based Computation Algorithm，PA-BRPC)。实验结果表明，与传统的BRPC算法相比，基于PCE-Agent架构改进的PA-BRPC算法有效提升了整个光网络资源的利用率。
　　然后，针对如何在基于PCE的多域光网络实现服务质量(Quality of Service，QoS)组播路由这一亟待解决的关键问题，本文基于新提出的PCE-Agent光网络架构，实现其对QoS组播业务的支持，提出了一个QoS多约束组播路由蚁群算法。在组播路径选择过程中，寻找满足QoS要求的可用波长数、带宽、时延和能耗的路径。实验结果表明，算法提升了整个光网络资源的利用率，更有效的防止了光网络中拥塞情况的进一步加剧。

目录

声明

摘要

插图索引

附表索引

第1章 绪论

1．1 课题来源

1．2 研究背景及意义

1．3 国内外研究进展

1．3．1 国外研究进展

1．3．2 国内研究现状

1．4 本文研究工作

1．5 本文组织结构

第2章 基于PCE的多域光网络基础

2．1 引言

2．2 PCE的体系结构与通信机制

2．2．1 PCE的体系结构

2．2．2 PCE的通信机制

2．3 基于PCE的光网络跨域路由算法

2．3．1 BRPC算法

2．3．2 KRP算法

2．3．3 OBGP+算法

2．4 多域光网络的QoS组播路由

2．4．1 概述

2．4．2 光网络中的组播路由技术

2．4．3 光网络中的QoS

2．4．4 光网络中组播路由算法

2．5 小结

第3章 基于PCE-Agent的多域光网络路由算法

3．1 概述

3．2 PCE-Agent的多域光网络路由框架

3．2．1 架构设计

3．3 PA-BRPC算法

3．3．1 PA-BRPC算法流程

3．3．2 PA-BRPC算法实例

3．4 实验

3．5 小结

第4章 光网络QoS多约束组播路由蚁群算法

4．1 概述

4．2 多约束优化

4．3 蚁群算法

4．3．1 基本模型的实现步骤

4．4 QoS多约束组播路由蚁群算法

4．4．1 QoS多约束光网络组播路由蚁群算法流程

4．4．2 实验

4．5 小结

结论

参考文献

附录A (攻读硕士学位期间发表的学术论文)

附录B (攻读硕士学位期间参与研究的项目)

致谢