研究目的
通过建立基于容量扩展的恢复模型，并在链路恢复和路径恢复策略下采用遗传算法求解，以实现最小化网络扩展成本，从而克服故障发生时的网络瓶颈。
研究成果
该论文得出结论：基于链路恢复和路径恢复的方法均能完全修复故障，且基于路径恢复的算法性能更优。更大的种群规模和更高的变异概率可使基于路径恢复的算法效率更高。
研究不足
该研究聚焦于当网络容量无法满足故障恢复的服务需求时，现有光连接的扩展问题。其未涉及其他潜在故障场景或网络架构。
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[IEEE 2019年第18届国际光通信与网络会议(ICOCN) - 中国黄山 (2019.8.5-2019.8.8)] 2019年第18届国际光通信与网络会议(ICOCN) - 基于遗传算法的容量扩展网络故障恢复
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[IEEE 2019年第18届国际光通信与网络会议(ICOCN) - 中国黄山 (2019.8.5-2019.8.8)] 2019年第18届国际光通信与网络会议(ICOCN) - 基于遗传算法的容量扩展网络故障恢复
DOI：10.1109/ICOCN.2019.8934767
出版年份：2019
更新时间：2025-09-16 10:30:52
摘要：
为克服故障发生时的网络瓶颈，建立基于容量扩展的恢复模型，并分别在链路恢复和路径恢复策略下采用遗传算法求解，实现最小化网络扩展成本。
作者：
Geng Zhang，Xueyu Kang，Yanan Wang，Meng Lian，Yang Wang，Rentao Gu，Huixia Ding
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