南京邮电大学 通信与信息工程学院, 江苏 南京210003
动态RWA( 路由与波长分配) 问题是智能光网络的核心问题, 以蚁群算法为代表的启发式算法是解决此类问题的优选方案之一。文章提出一种基于ADACO(自适应蚁群优化)算法的RWA机制, 针对信息素挥发系数ρ采取自适应策略, 实现了对全局信息素更新态调节。理论分析和数值仿真结果表明, 与Dijkstra+FF(首次命中)算法相比, 改进的ADACO+FF算法可以有效地降低网络阻塞率, 规则型Mesh网络和NSFNET(国家科学基金会网络)的阻塞率最高分别降低了0.3和0.2。
智能光网络 动态路由波长分配 启发式算法 自适应蚁群优化算法 自适应策略 ION dynamic RWA heuristic algorithm ADACO algorithms adaptive strategy
北京邮电大学 可信分布式计算与服务教育部重点实验室，北京100876
动态RWA（路由与波长分配）问题是光网络中的重要问题，关系到网络的服务质量。文章提出一种改进ACO（蚁群优化）算法，通过对蚂蚁进行编组，实现组内最优解的信息素加强，且按组内最优解收敛，增强了全局信息对蚁群的指导作用，以取得更优结果。仿真结果表明，相比于传统ACO算法，该改进算法能显著降低阻塞率，提高网络的服务质量。
光网络 波分复用 动态路由与波长分配 蚁群优化算法 阻塞率 optical network WDM dynamic RWA ACO algorithm blocking rate
