研究目的
比较两种动态方法以解决弹性光网络中的路由、调制和频谱分配问题,旨在最小化所用频谱并最大化已分配连接请求的数量。
研究成果
与RMLSRA相比,采用遗传算法进行路径选择的DRSAGA在链路较短的组网中能实现更低的阻塞概率和更高的频谱利用率,但其计算耗时更长。未来研究可探索不同遗传算法策略及?;せ频囊?。
研究不足
该研究采用特定的网络拓扑结构(CORONET)和流量模式,可能无法推广至所有弹性光网络。DRSAGA算法的计算耗时较高,且这些算法均未考虑路径保护或空分复用灵活组网特性。
研究目的
比较两种动态方法以解决弹性光网络中的路由、调制和频谱分配问题,旨在最小化所用频谱并最大化已分配连接请求的数量。
研究成果
与RMLSRA相比,采用遗传算法进行路径选择的DRSAGA在链路较短的组网中能实现更低的阻塞概率和更高的频谱利用率,但其计算耗时更长。未来研究可探索不同遗传算法策略及?;せ频囊?。
研究不足
该研究采用特定的网络拓扑结构(CORONET)和流量模式,可能无法推广至所有弹性光网络。DRSAGA算法的计算耗时较高,且这些算法均未考虑路径保护或空分复用灵活组网特性。
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您正在对论文“[IEEE 2018年第26届电信论坛(TELFOR) - 塞尔维亚贝尔格莱德 (2018.11.20-2018.11.21)] 2018年第26届电信论坛(TELFOR) - 弹性光网络中的路由、调制与频谱分配”进行纠错
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