1 引言
2 光通信链路资源分配方法设计
2.1 建立通信网络效用最优模型
2.2 优化共享光通信链路资源
2.3 设计光通信链路资源分配算法
3 仿真分析
3.1 搭建实验环境
3.2 设定评价指标
3.3 实验结果分析
4 结束语
文章摘要:光通信链路资源分配中存在冲突的情况，导致均衡度差。为此，以平均节点和链路的负载为代价，引入机器学习理论，研究光通信链路资源分配优化问题。首先，根据初始逻辑光通信链路与物理光通信链路，通过网络效用最优化方法，解决多目标光通信链路资源合理化跨层资源分配的问题。建立通信网络效用最优模型，通过采集光通信链路信息资源传输的平均数据量，提取信息资源分配的实时变化特征，得到光通信链路资源分配的传递的基础路径链。通过学习光通信链路资源分配过程中的资源信息，合理化分配资源。实验结果表明，引入机器学习理论的光通信链路资源分配方法，在通信冲突率和负载均衡度两个方面具有更好的性能。
文章关键词:
论文作者:路慧 杨立军 谷佩 陈雪
作者单位:河北师范大学汇华学院
论文DOI:10.14016/j.cnki.jgzz.2022.04.125
论文分类号:TN929.1;TP181