【摘 要】
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光网络是信息传输的骨干传送网络。然而,由于光网络失效所带来的危害,光网络生存性显得特别重要。p圈是一种有效的光网络生存性保护技术,不仅能够实现环形保护的快速恢复,而且还
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光网络是信息传输的骨干传送网络。然而,由于光网络失效所带来的危害,光网络生存性显得特别重要。p圈是一种有效的光网络生存性保护技术,不仅能够实现环形保护的快速恢复,而且还具有网状保护的高资源利用率。p圈保护算法是一种启发式算法,分为p圈构造和p圈容量分配两步。本文研究了p圈的构造算法,对经典启发式p圈构造算法中的Grow算法进行改进。Grow算法中将所有中间p圈作为扩张圈继续扩张,而没有考虑到不同的中间p圈,其先验效率不同,中间圈的选择最终会影响p圈的整体性能。研究发现,将所有的中间p圈都进行扩张,最终得到的p圈整体性能并不是最佳的。针对这一问题,本文以先验效率AE为标准,对Grow算法中基本圈生成的中间p圈组,选择前N个先验效率最高的p圈继续扩张。在VC仿真平台上对改进的Grow算法进行仿真,结果表明,p圈整体性能随参数N的取值不同而不同,N=2时性能最佳, p圈数减少一半以上,整体先验效率增加,资源利用率提高。p圈构造完成后,需要为p圈进行容量分配以实现对网络保护。研究发现,经典启发式空闲容量分配算法中的CIDA算法只适用于网络容量足够大的情况,在网络容量比较小的情况下并不能够为网络提供很好的保护。针对该问题,本文提出一种新的启发式空闲容量分配算法,以空闲容量为基础,将最大工作容量作为扩张标准来进行p圈构造,优先选择工作容量大的边进行扩张,利用构造的p圈进行容量分配。将新算法在仿真平台上进行仿真,结果表明,无论是在网络容量足够大的情况下还是在网络容量有限的情况下,该算法都能利用更少的空闲容量来保护更多的工作容量,且配置p圈数减少。
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