流量工程就是一种能将业务流映射到实际物理链路上,同时又可以自动优化网络资源以实现特定应用性能要求的、具有宏观调节和微观控制能力的网络工程技术.随着电信业务的迅速增长,特别是宽带业务的增长,用户对带宽的需求日益增加,越来越多的用户更加注重网络带宽资源的合理应用,其中的核心问题之一就是路由全局优化.光网络有特殊的网络结构、复杂的子网保护结构和众多的约束条件,业务的可行路由集的寻找非常复杂,因此需针对光网络提出一个简便的寻路算法.该文主要研究光网络流量工程优化计算.由于遗传算法(GA)不要求目标函数约束可微,同时GA能以较大概率求得全局最优解,故该文采用遗传算法以网络资源和保护资源的占有尽量小,分布更加平衡为优化目标,最终得到优化的路由解.路由解的优劣以及GA选择操作都需要用到适应度函数进行评价,适应度函数涉及到相互制约、权重不同以及量纲不统一的四个单目标——网络资源占有、网络资源负载均衡、保护资源占有和保护资源负载均衡,因此需要为四个单目标进行数据的标准化消除量纲差异以及制定一个合理的兼顾各个单目标的适应度函数.论文在以下几方面作了有意义的研究工作:1.寻找可行路由集●抽象了光网络各种保护子网以及跨保护子网连接的路由规则.●求得约束条件下的正向工作路由,按照对应的路由规则,获取了可行路由集,从而为GA优化提供了一个可行解集合.2.为路由解提供了合适的编码方案●使用业务编号和路由编号组成的符号作为编码,交叉和变异容易采用相应检查防止无效个体的产生.●在符号编码的基础上,采用改进的两点交叉(矩形框交叉)和基本位变异.3.构造综合适应度函数●根据光网络结构以及业务特性,提出四个单目标的数学表达式,为构造综合适应度函数打下基础.●对传统方法和主分量分析方法构造的综合适应度函数进行对比研究,实验表明:主分量分析方法能更好地反映各个目标之间的制约关系,且在综合评价时能取各个目标的权重,它比一般的综合适应度函数更合理,能取得好的优化效果,从而得到更优的路由解.