基于分解协调的SWCC-OBS网络路由选择研究

针对稀疏分布有限波长转换能力的光突发交换(SWCC-OBS)网络容易出现的高丢包率和负载不均 衡问题,建立了稀疏分布OBS全网丢包率的数学模型。为了克服模型求解过程中多 变量带来的非 线性问题,对影响全网突发丢包率的参变量进行分解预估和反馈更新,求得全网对应业务流 模型下的优化 路由路径,获得了全网突发数据的近似最低丢包率。仿真实验表明,在SWCC-OBS网络中, 本文提出的路由 选择模型及分解协调的路由选择算法,不仅能有效地避免突发数据包间的相互冲突、降低了 全网丢包率,而 且能很好地适应突发数据业务的动态变化,保证了网络的负载均衡和较低的丢包率。     

折扣加权总完工时间问题的半在线排序算法

讨论到达时间任意,加工时间具有上下限约束,目标函数为带折扣的加权总完工时间的单机排序问题1|rj,Pmin≤Pj≤Pmax|∑ωj(1-e-βCj),给出了此问题在任意半在线算法下的竞争比下界,并提出了求解此问题的一种半在线算法D-αWDSPT,通过分析算法竞争比说明该算法是一种近似最优算法.同时指出,算法在问题的三种特殊情况下是最优算法.第一种问题是最小加工时间P→0,第二种问题是折扣因子β→0,第三种问题是工件加工时间相同Pmin=Pmax     

基于最大化畅通概率优化模型的固定路由算法

针对以最小化网络阻塞率为目标的光网络路由及波长分配(RWA)问题,考虑到全网结构不均衡易导致部分链路负载过高,进而造成全网阻塞率过高问题,在基于爱尔兰损失公式的链路阻塞概率模型的基础上,建立了最大化路径畅通概率的优化模型。为了克服优化模型的非线性造成的求解困难,借鉴大系统中分解协调的思想对链路负载进行预估,将原优化问题转化成乘积最长路问题,并结合负载滚动预估更新及类Dijkstra算法进行近似求解。仿真比较实验表明,本文算法能够较好地近似求解所提出的最大化畅通概率模型,有效地均衡了全网负载,降低了全网阻塞率,提高了网络传输性能。     

基于粒子群算法的多通道光纤布拉格光栅滤波器优化设计

在多通道光纤布拉格光栅(FBG)滤波器的设计中,通道数目的增加会导致最大折射率调制深度的成倍增长,从而造成物理上的不可实现。为此,提出一种基于粒子群算法(PSO)与直接设计方法相结合的多通道FBG滤波器设计方法。该方法以最小化最大折射率调制深度为优化目标,在目标反射谱中引入一组群时延参数,为每个通道分配合适的群时延参数,建立群时延参数的优化模型。通过粒子群算法计算得到各通道群时延参数的优化分配值,提升折射率调制深度的均匀化分布程度,促使最大折射率调制深度降低到物理可实现的范围内。仿真实验结果表明设计的40通道数、106通道数的两种FBG滤波器的反射谱均匀性好,最大折射率调制深度均降到0.001以下。     

基于Pareto多目标优化的光纤Bragg光栅传感网络的波长分配

针对现有波分复用(WDM)的光纤Bragg光栅(FBG) 传感网络的复用瓶颈,运用Pareto多 目标优化理论,建立了基于带宽重叠技术的FBG传感网络优化模型。通过非支配排序遗传算 法Ⅱ(NSGA-Ⅱ)进化算法求解Pareto 最优曲线,为网络中的每个FBG传感器合理地分配Bragg波长的工作范围,以最小的光谱重叠 程度换取 光源带宽资源的最大节约。仿真和实验结果表明,得到Pareto最优曲线为不同程度的光 谱重叠找到了最优的Bragg波长配置方案,有效地提高了FBG传感网络的WDM能力。     

面向光子网格任务调度的迭代列表算法

光子网格中任务和通信的联合调度是一个非确定性多项式难题.为了进一步优化调度长度,本文在扩展列表算法的基础上,提出一种迭代列表调度算法.该算法通过扩展列表算法产生一个初始调度序列,并通过迭代的方式不断估计调度过程中子任务之间的通信时间;然后重新计算子任务的权重,调整子任务的调度序列,达到改善调度长度的目的.仿真实验表明,迭代调度算法对于大部分的实例能够有效地减少任务的调度长度,并且更加适用于数据密集型的任务调度.     

一种新的在线调度算法竞争比分析方法——基于实例转换的方法

针对工件动态到达的在线调度模型提出了一种基于实例转换的竞争分析方法,该方法从问题的一个任意实例出发,逐步沿着性能比增加的方向修改工件的各种参数而得到结构更加简单特殊的实例,最后所导出的简单实例的性能比可以直接计算,且是算法竞争比的一个上界.该方法为在线调度算法的竞争比分析提供了一种新颖的、规律性的思路,以最小化总加权完工时间的单机在线调度问题为例,使用提出的分析方法为该问题一个已有的竞争分析结论提供了更加简洁明了的替代性证明.