基于AR业务的多维光网络资源优化算法研究

摘要

为解决光网络业务动态变化导致的光网络资源严重碎片化,尤其是新型资源预留(AR)业务产生的时域碎片问题,针对IR和AR两种业务,关注时域和空域二维碎片化问题,提出一种基于时间相关性频谱连续度的多维光网络资源优化(ARP)算法,通过计算网络中各光路的频谱连续度,获取低于频谱连续度阈值的光路集合及其承载的AR业务集合,针对AR业务集合分别实施时间重构(RE-T)、时间与频谱重构(RE-TF)策略,实现业务的重新配置,并对此算法进行多指标性能评估。实验结果表明,在平均频谱连续度(ASC)、阻塞率(BP)、频谱利用率(SU)等方面,ARP算法相较于基准算法表现良好,能有效规整频谱碎片,提高频谱利用率,优化网络性能。