基于遗传算法优化组播光森林的能效路由频谱分配方法

摘要

本发明涉及一种基于遗传算法优化组播光森林的能效路由频谱分配方法，该方法首先根据组播请求计算满足业务需求的源节点到组播各目的节点的多条最短光路径，通过对组播目的节点划分获得光森林的各光子树；然后，设计遗传算法的染色体编码格式表示光森林的目的节点划分和光路径集合；设计光森林的能效适应度函数选择所需频谱数目和发射机功耗更低的光森林传输路由、调制格式和频谱分配方案；通过遗传算法的概率基因位对应交叉和变异操作得到新的组播光森林，用适应度函数最低值选择能效优秀的光森林方案；最后，当组播传输没有结束，且发现光网络中有其他请求结束传输时，则重配置该组播的光森林到光树传输，释放光森林占用资源，实现低能效传输。

主权项

一种基于遗传算法优化组播光森林的能效路由频谱分配方法，其特征在于：包括以下步骤：1)首先根据组播请求计算满足业务需求的源节点到组播各目的节点的最短光路径集合，对集合中各源‑目的节点对的最短光路径编号，对组播目的节点进行划分，设计遗传算法的染色体编码格式表示光森林的目的节点划分和光路径，一条染色体对应一个光森林，目的节点不同划分和光路径组合，得到遗传算法的初始化种群；2)对种群中的每个光森林个体，根据光路径距离选择最高的信号调制等级，计算光森林传输组播所需的频隙数目和发射机的功耗，采用适应度函数选择种群中高能效的光森林RMSA(Routing,Modulation and SpectrumAllocation,路由调制格式和频谱分配方案)个体方案，实现精英保留策略，淘汰低能效的光森林RMSA方案；3)对种群中的光森林个体，以一定的概率对2条染色体编码交叉和变异，得到新的个体，并确定光森林个体的RMSA方案，计算适应度函数值，精英保留能效高的优秀个体，淘汰能效差的光森林个体；4)遗传算法迭代结束时输出能效最高的光森林RMSA方案，当网络中有其他业务请求结束传输释放光路资源时，如果组播传输没有结束，则在光网络中寻找组播的一条最小光树，并确定光树的最小RMSA，比较光树所需的发射机功耗是否低于最优光森林的功耗，如果是，则重配置组播到光树传输，以进一步节约能耗。