最长路径路由优化光学稀疏分解WDM网络中的多播路由

文摘

WDM网络的稀疏坐落能力有限,某些节点需要重新路由光分组到不同的目的地节点路由减少高成本的包丢失的可能性。纸,最长路径路由优化算法提出,共同优化组播路由和波长信道分配成本费用稀疏分解WDM网络。基于启发式算法,最长路径路由路由算法调用多个现有多播树路由路径最长的路径从违反坐落的节点约束的节点并不违反坐落约束一些波长通道和重路由成本低。和波长设计成本控制因素是选择最低的路由路径成本通过比较多播路由路径成本增量与等效波长通道所需的成本增加。通过调整波长成本控制的因素,我们通常可以得到优化的多播路由根据实际网络可用波长转换成本。仿真结果表明,该算法可以获得低成本的多播树,减少所需的波长通道的数量。

1。介绍

光组播已经吸引了相当大的兴趣由于有效地支持多播应用程序的传输和提供灵活的获得光纤的巨大带宽和WDM网络(1- - - - - -6]。经典的多播请求是通过重复单播的方式实现光学层由于网络节点坐落的约束,导致波长资源利用率低的问题。因此,如何支持多播应用在光学波分复用网络近年来成为一个研究课题。几个研究人员研究了光网络的多播问题全部或稀疏多播能力(MC)节点。但问题分析(7)MC节点是复杂的和昂贵的。所以,阿里和Deogun小说提出了一个低成本架构称为Tap-and-Continue (TaC)构建光学多播节点架构没有MC节点(7]。拟议的TaC节点可以减少路线从源到目的地的路由成本构造成一个审判,而不是在MC纤维链接节点。

在WDM光网络中,一个有效的多播路由问题的解决方案是建立一个多播树覆盖网络的源和目的节点8,9]。在IP层与多播路由问题,光组播路由的建立不仅需要确定源路由到每个目的节点,但也需要分配一个空闲波长通道,这条路线在某些约束,如节点坐落和波长数目限制。光学多播路由的问题属于经典的np完全问题。基于启发式算法的近似最优解是一个可用的方法(10- - - - - -12]。后提出了一种低成本的小说结构称为Tap-and-Continue (TaC)实现多播,阿里和Deogun定义和制定路由网络中组播会话的问题只装备TaC交叉连接,和一个启发式算法提出了多个目标跟踪(联合化疗)找到的低成本的多播路由多播请求(7]。解决路由问题的多个目标在WDM网络最小费用路只装备TaC交叉连接,作者在7]分析了路由优化,找到一个最优轨迹从一个源节点和访问的目的地。降低优化方法的复杂性,阿里和Deogun开发了一种启发式算法联合化疗在多项式时间内找到一个可行的小道(7]。联合化疗算法包括两个步骤(7]。在步骤Steiner树的多播会话被发现通过使用英里(最小路径启发式)。在步骤、变更执行这棵树。重路由允许内部节点有两个或多个分支机构,以适应多播连接。但同样的多播请求,建立一个小道的成本高于与光学树结构建立路线。在[10,11,13),四个集中式算法提出了构建light-forest与稀疏MC节点满足光学多播请求。但是这些算法不考虑路由的优化成本。提出了一个分布式光组播路由算法(14]。虽然算法能够同时解决路由和波长分配问题,也只有优化组播路由成本不考虑波长数量的成本。因此,现有的光组播路由优化组播路由成本或独立优化所需的波长数量,导致波长资源消耗高的问题,或多播路由成本可能很高。

在这篇文章中,我们考虑多播路由的降低成本和数量的波长作为与TaC WDM网络的集成优化目标节点。波长最长的路径路由联合优化和成本(LPR-JOWC)基于启发式算法,共同优化组播路由和波长分配成本。LPR-JOWC算法指违反坐落约束的节点多播路由树通过最长路径路由策略得到低的波长数量保持更多的目的地共享波长通道路由成本较低和低波长通道消费。

剩下的纸是组织如下。节2,我们将讨论光学多播路由问题。我们提出一个最长路径路由,共同优化所需的变更成本和波长分配成本部分3。节4,最长路径路由重路由性能模拟和分析部分5。

2。光学多播路由问题描述

与TaC wavelength-routed光交换节点结构设备,配置了输入/输出纤维,波长通道/纤维,如图1。源节点可以复制一个光学数据包到多个数据包,而中继节点与TaC应该满足坐落约束。

多播路由需要满足下面的约束。(1)波长连续性限制。光路必须使用相同的波长在所有从源到目的节点的链接如果光网络中的节点没有波长转换器。(2)波长不同的约束。所有光路共享同一连接必须使用不同的波长。(3)坐落约束。因为TaC在光网络节点不能作为一个分支节点的多播树,所以所有的路由树节点的度除了源应小于2。

图2显示,加权无向图,一个多播请求。最短路径树启发式算法找到更低的成本来和由此产生的低成本树使用粗线标记。很明显,低成本树违反坐落约束,所以路径或应该分配给另一个波长。

光学网络可以建模为一个加权无向图,在那里是一组节点,是链接的集合,每个光纤链路的波长数。每条边是加权成本由一位名叫链接的真正价值。假设代表了多播请求,源节点,代表了目标节点。的节点集叫多播组。一个光组播树的子图生成的源节点和目标节点的集合,,。

根据上述定义,让被请求的多播树在th波长光学网络:在这里。光树的成本被定义为成本的总和所有纤维连接边的树吗,所示

类似地,组播树的总成本与相同的源节点在不同波长网络中定义

所需的波长数量被定义为(3)。如果波长使用多播树,然后;否则,:

联合优化波长的光学多播路由算法和路由成本需要找到一个光学多播树源和目的地之间的路由成本较低而少分配波长路由树而nonviolating坐落约束。所以,问题的优化目标函数定义如下:

(1)优化目标函数:

(2)限制

方程(5)和(6)代表了波长独立约束和波长连续性约束,分别。如果光路使用波长当数据包遍历树的路由上从源到目标节点,;否则,。如果光路使用波长中间节点之间和,在这里和,然后;否则,。

(3)波长分配成本控制因素:被定义为波长分配成本的比例重新路由路径树增量成本。根据控制的因素,我们可以灵活地实现成本最小化解决坐落约束的重路由树或增加波长分配。减少路由成本、重路由到目的地的路径和一个新的波长的数量可能会增加波长。因此,有一个权衡的选择使用或不是新波长路由路径。如果大这表明波长通道是昂贵的和恐慌,它可能更愿意找到一个长的重路由路径在相同的波长网络而不是更短的波长路由路径上的一个新的网络来获得较低的总成本。否则,它可能更喜欢寻找新的波长网络短重路由路径。

3所示。最长路径重路由算法

根据光学的定义多播路由问题,问题的优化目标是降低多播路由成本相关的路由路径和波长的数量。自从问题属于np完全问题,所以在本文中,我们提出一个优化的解决方案基于启发式算法解决光学多播路由问题的联合优化波长和成本叫做最长路径路由联合优化波长和成本(LPR-JOWC)算法。LPR-JOWC算法包括两个过程。首先我们构建低成本多播树,利用最短路径算法。第二,我们重新路由节点在树上LPR-JOWC违反坐落约束的算法。

LPR-JOWC算法,路径越长有优先级较低的路由树树路由成本减少波长的数量。LPR-JOWC算法的流程如下:首先,最短路径算法寻找成本更低的多播路由树从源到目的地。其次,一些树路径被修改,然后重新路由到远离违反坐落的树上的节点约束,我们首先检查从源节点的最远的路径与最大成本路由到一个目的地路由违反节点。最后,可用波长分配给修改后的多播树。因此,LPR-JOWC算法保证了多播树需要更少的波长和路线的成本也低。

为了描述LPR-JOWC算法,介绍了一些定义如下。(1) 子树的根节点集吗,在那里是直接相邻的节点集源节点与节点度。(2) 路径上的所有边的集合吗。(3) 最远的目标节点的子树的最大路线成本。(4) 边缘设置一个端点属于谁的。(5)UNREACH是多播目标节点的设置没有路由的多播路由树。(6) 的图仍然通过移除边和节点包含在组。(7) 更少的成本路径从源节点吗到目的节点在th波长分层图。(8) 路径的成本吗。

所以,LPR-JOWC算法的步骤如下所示。

步骤1。输入网络拓扑图形。初始化波长成本控制因素波长值代表的比例成本和重路由路径长度增量成本。是波长指数,设置。代表分层网络波长波长网络。

步骤2。让。调用的最短路径算法来找到低成本多播树多播请求。如果有节点在树上违反坐落约束,然后去一步3。否则,输出低成本多播树,去结束。

步骤3。把树成子树据学位的源节点,存储棵子树作为。对于每个子树,找到最远(最大成本)的目的地,路径,和低成本的路径在子树。删除从图并获得子图。然后,构造节点集和边集在图。如果UNREACH不是空的请转到步骤4;别的,产出成本优化的组播树。

步骤4。选择最远目的地节点组UNREACH并将其存储在变量中。构造一个子图为每一个在子树,让。

第5步。寻找成本较低的路由路径节点在设置,如果路径我们发现,然后分配路径到对应的波长和删除的目的地通过路径和其他目的地从组;排除在图,更新。其他的,让。如果,该算法停止并返回FALSE。如果请转到步骤2。

此外,一些符号算法需要介绍和说明。(1)如果通过目的地在在,那么成本。(2)如果使用th波长图,等于,成本的路径应该增加。

LPR-JOWC算法执行的一个例子是图所示3。一个多播请求,和价值的参数设置为4。首先,如图3(一个),我们得到低成本树通过执行步骤3。然后,我们发现和在图3 (b)。因为目的地3是最远的节点通过步骤4和5,我们试图找到低成本的路径为3。我们找到的路径在,;扩展路径在,;路径,在。扩展路径有更低的成本,所以目标3的扩展路径路由目标2。同样,我们发现的道路,。使用的波长数量是1。最终结果如图3 (d)在黑线标记一个波长的数量。

4所示。模拟和分析

LPR-JOWC演算法的性能模拟和分析在这一节中。多个目标试验(联合化疗)启发式算法(7)是用于比较与我们提出LPR-JOWC算法。生成随机网络中,我们使用一个随机图形发生器由Salama et al。15]。在这个模型中,边缘放置连接两个节点,概率: 在哪里连接节点的距离吗来和是两个节点之间的最大距离。我们设置,。成本函数的联系被定义为当前的总带宽预留的联系吗。源节点和目标节点(多播请求)图中随机选择的。模拟运行200次不同的拓扑结构。

LPR-JOWC和联合化疗算法的平均成本树如图下不同数量的目的地4。在图4我们可以看到,随着目标节点数量的增加,平均树成本也上涨。与目标节点的增加,越来越多的节点最短树违反坐落。这将导致更多的路径需要重新路由路径越长或分配新波长通道,因此更多的多播树波长路由成本或费用。因此,平均树成本增加目的地节点数量的增加。但是,生成的平均树成本低于联合化疗LPR-JOWC算法算法。原因是,建立一个小道的成本高于建立一个优化的路由树的多播请求。此外,随着波长控制因素也增加,成本增加的组播树。但是成本增加速度低的组播树当波长成本控制因素很低。原因是新波长分配成本的比例在多播树选择另外的总成本。

图5显示所需的波长通道的数量与目标节点的数量的提议LPR-JOWC算法当网络节点的数量是50。在图5,我们可以观察到波长作为多播要求目的地节点数量的增加而增加。原因是更多的多播目标节点需要更多的波长通道消费,避免节点坐落。因此,总成本增加的组播树。此外,随着波长控制因素波长增加,消费数量减少。原因是更多的多播树节点选择最长路径路由避免坐落,减少波长数的增加。所以,波长成本控制的因素平衡的波长数量。

5。结论

在本文中,我们提出一个优化LPR-JOWC解决光学多播路由问题联合优化基于启发式算法的波长和成本。LPR-JOWC算法,最长路径有优先级路由节点违反坐落减少重路由总成本减少波长的数量。仿真和分析表明,该LPR-JOWC算法可以获得低成本的多播树,也可以减少波长的数量。LPR-JOWC算法相比性能更好的平均树成本与现有算法联合化疗。

利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

确认

这项研究是由中国国家自然科学基金会(国家自然科学基金委61275077),由重庆市科学研究基金委员会(KJ1400421)的基础和前沿研究项目和重庆(CSTC 2015 jcyja40024)。

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