CN103297868B - 一种光网络优化方法 - Google Patents

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Abstract

本实施例公开了一种光网络优化方法，包括：获取包括多个光路业务请求的光路业务请求集合；为光路业务请求集合生成多个不同排序的光路请求业务序列；由多个处理终端并行的获取每个光路请求业务序列的计算结果；获取所有计算结果，并通过比较所有计算结果得到最佳计算结果。在本实施例中，通过为光路业务请求集合生成多个不同排序的光路请求业务序列，获取多个计算结果，从而可以从多个计算结果中选用最佳计算结果。此外，本实施例还可以通过多个处理终端并行进行计算以获取计算结果，从而可以获得较高的运算效能。

Description

一种光网络优化方法
技术领域
本发明涉及通讯领域，更具体地说，涉及一种光网络优化方法。
背景技术
在通过光网络优化以提高光网络的性能所解决的问题中，包括有波长路由分配问题和子载波流量疏导问题，这两个问题的解决都可以被视为是装箱问题的具体应用。装箱问题是一个经典的组合优化问题，其主题是找到方法以达到使用最少的箱子装下所有的物品。具体的，以波长路由分配问题为例，可以将光路视为物品、将光路业务请求的路由长度视为物品的尺寸、每一个拓扑的拷贝波平面视为一个箱子，此时，光网络优化所要做的是，尽量的按照每个光路业务的路由跳数长度从长到短按序排列每个光路业务请求。
现有技术中，在光网络优化解决类如上述的装箱问题时，一般会对一个业务请求的序列采用一个启发式算法方式；发明人经过研究发现，现有技术中，至少存在有如下的缺陷：
由于不同的光路业务请求序列排列顺序会对波长路由分配算法有着很大的影响，所以现有技术中一次性的启发式算法不能保证每次总是能够获得最佳结果，从而影响了光网络优化的效果。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供了一种光网络优化方法，以达到提高光网络优化的效果的目的。
本发明实施例是这样实现的：
一种光网络优化方法，包括：
获取包括多个光路业务请求的光路业务请求集合；
为所述光路业务请求集合生成多个不同排序的光路请求业务序列；
由多个处理终端并行的获取每个所述光路请求业务序列的计算结果；
获取所有计算结果，并通过比较所有计算结果得到最佳计算结果。
优选的，在本发明实施例中，所述获取每个所述光路请求业务序列的计算结果，包括：
通过启发式算法获取每个所述光路请求业务序列的计算结果。
优选的，在本发明实施例中，所述计算结果包括波平面需求数。
优选的，在本发明实施例中，所述通过启发式算法获取每个所述光路请求业务序列的计算结果，包括：
对于每一个光路业务请求，扫描现有的波平面，寻找是否存在合适的波平面能够适应当前的光路业务请求的需求；
若存在，使用第一个符合条件的波平面来建立连接；
若不存在，添加一个新的波平面并且利用这个新的波平面来处理当前的光路业务请求；
在满足所有的光路业务请求后，通过计算波平面的总数来获得最终波平面需求数。
优选的，在本发明实施例中，所述为所述光路业务请求集合生成多个不同排序的光路请求业务序列，包括：
多个处理终端均获取所述光路业务请求集合；
所述多个处理终端分别为所述光路业务请求集合生成多个不同排序的光路请求业务序列。
优选的，在本发明实施例中，所述由多个处理终端并行的获取每个所述光路请求业务序列的计算结果，由云计算平台实现。
优选的，在本发明实施例中，通过Hadoop系统实现所述光网络优化方法。
优选的，在本发明实施例中，所述通过Hadoop系统实现所述光网络优化方法，包括：
Hadoop系统通过Map过程获取包括多个光路业务请求的光路业务请求集合；
在Reduce过程中为所述光路业务请求集合生成多个不同排序的光路请求业务序列；
基于Hadoop系统由多个处理终端并行的获取每个所述光路请求业务序列的计算结果；
Hadoop系统整合获取所有计算结果，并通过比较所有计算结果得到最佳计算结果。
从上述的技术方案可以看出，在本发明实施例中，通过为光路业务请求集合生成多个不同排序的光路请求业务序列，获取多个计算结果，从而可以从多个计算结果中选用最佳计算结果。此外，本发明实施例还可以通过多个处理终端并行进行计算以获取计算结果，从而可以获得较高的运算效能。
综上所述，通过本发明实施例中的技术方案可以在进行光网络优化时，及时的获取更佳的计算结果，从而有效地提高了光网络优化的效果。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例中光网络优化方法的步骤图；
图2为本发明实施例中计算光路请求业务序列的波平面需求数的流程示意图；
图3为本发明实施例中通过分布式文件系统实现光网络优化方法的流程示意图；
图4为本发明实施例中通过分布式文件系统实现光网络优化方法的又一流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
为了提高了光网络优化的效果，本发明实施例提供了一种光网络优化方法，如图1所示，包括步骤：
S11、获取包括多个光路业务请求的光路业务请求集合；
光网络优化中，包括有组合优化问题，例如，骨干网设计中的波长路由分配问题和子载波流量疏导问题等，该类问题可以被称为装箱问题，以波长路由分配问题为例，可以将光路视为物品、将光路业务请求的路由长度视为物品的尺寸、每一个拓扑的拷贝波平面视为一个箱子，此时，光网络优化所要做的是，尽量的按照每个光路业务的路由跳数长度从长到短按序排列每个光路业务请求。
在实际应用中，需要首先获取包括多个光路业务请求的光路业务请求集合，以进行后续的光路业务请求排序和计算。
S12、为所述光路业务请求集合生成多个不同排序的光路请求业务序列；
在实际应用中，解决光网络中装箱问题的方式一般为通过对光路业务请求集合的一个业务请求序列运用一个启发式算法来获取计算结果；但是，发明人经过研究发现，这种通过一个业务请求序列获取的计算结果往往不是较佳的结果。为此，在本发明实施例中，为所述光路业务请求集合生成多个不同排序的光路请求业务序列；这样，就可以在多个光路请求业务序列中，根据光路请求业务序列的计算结果，挑选最优的计算结果。
S13、由多个处理终端并行的获取每个所述光路请求业务序列的计算结果；
由于，为所述光路业务请求集合生成多个不同排序的光路请求业务序列需要的运算资源巨大，为此，在本发明实施例中，采用了分布式处理方式，通过多个处理终端同时协同处理运算以提高效率；具体的，每个处理终端可以为多个光路请求业务序列中的一部分，通过启发式算法来获取计算结果。具体的，多个处理终端同时协同处理运算可以采用云计算系统的方式。
S14、获取所有计算结果，并通过比较所有计算结果得到最佳计算结果。
由于获取的计算结果为多个，所以与现有技术相比，本申请的多个计算结果中有较高的机会包括有较佳的计算结果，这样，通过比较所有计算结果，就可以获得其中的最佳计算结果。
综上所述，在本发明实施例中，通过为光路业务请求集合生成多个不同排序的光路请求业务序列，获取多个计算结果，从而可以从多个计算结果中选用最佳计算结果。此外，本发明实施例还可以通过多个处理终端并行进行计算以获取计算结果，从而可以获得较高的运算效能。
综上所述，通过本发明实施例中的技术方案可以在进行光网络优化时，及时的获取更佳的计算结果，从而有效地提高了光网络优化的效果。
在实际应用中，云计算方式的可以是采用Hadoop系统，利用Hadoop系统的分布式文件系统和MapReduce来实现，以基于波平面的启发式解决光路由和波长分配问题为例，这样，计算结果具体即为波平面需求数。
在通过启发式算法计算每个光路请求业务序列的波平面需求数时，如图2所示，具体包括：
对于每一个光路业务请求，扫描现有的波平面，寻找是否存在合适的波平面能够适应当前的光路业务请求的需求；
若存在，使用第一个符合条件的波平面来建立连接（即first-fit策略）；
若不存在，添加一个新的波平面并且利用这个新的波平面来处理当前的光路业务请求；
在满足所有的光路业务请求后，通过计算波平面的总数来获得最终波平面需求数。
在使用Hadoop系统来执行上述解决光路由和波长分配问题的算法时，首先通过打乱光路业务请求序列来生成多个光路业务请求序列，对于每一个单独的光路业务请求序列，我们再分别采用上述的启发式波长路由算法生成计算结果，即，波平面需求数。
为光路业务请求集合生成多个不同排序的光路请求业务序列，具体可以包括：多个处理终端均获取光路业务请求集合；多个处理终端分别为光路业务请求集合生成多个不同排序的光路请求业务序列。这样，通过多个处理终端并行进行计算以获取计算结果，从而可以获得较高的运算效能。
在得到根据每个光路业务请求序列计算得到波平面需求数后，接着，对每一个计算结果进行了综合比较，找到最好的一个计算结果作为最终的解决方案。通过为光路业务请求集合生成多个不同排序的光路请求业务序列，获取多个计算结果，从而可以从多个计算结果中选用最佳计算结果。
在实际应用中，可以如图3所示，分布式文件系统（HDFS）获取包含光路业务请求集合的输入文件；然后，Map读取该文件并将光路业务请求序列设置成D作为一个值用来联合不同键Ki（取值范围为0-19）。Ki键将会在随后的Reduce函数中用作随机种子，Map函数总共生成20个键/值对（Ki,D）；接着，这些键/值对被分发至20个Reduce函数中进行并行计算。对于每一个化简函数和键/值对（Ki,D），D值包含的光路业务请求序列被随机打乱250次，它们以相关联的键Ki为随机种子，这整个过程如图4所示。启发式波长路由分配算法用以执行每一个被打乱的光路业务请求来找到需要的波长数。接着，通过比较250个被打乱的光路业务请求序列的计算结果，找到每一个Reduce函数中最优的一个结果。对于整个云计算系统，我们比较了20个Reduce函数的运算结果来寻求到一个全局的优化方案。因此，为了获得最终最好的结果，在整个计算过程中我们总共评估了5000（250×20）个打乱的光路业务请求序列结果。本领域人员应该可以想到，如果希望评估更多光路业务请求序列以获得更好的性能，除了可以增加每一个Reduce函数评估的业务请求序列数目之外，还可以增加Reduce函数的数目，对此本发明实施例并不作限制。
从云计算的处理终端的构成结构上来说，本发明实施例中，用以解决波长路由算法问题的、基于Hadoop系统的云计算系统，包含了10台电脑作为多个处理终端，其中一台电脑同时作为主机和从机，其他的则作为从机。在所有的从机上，均设置有两个Reduce，最终整个系统中总共配置了20个Reduce。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (5)

1.一种光网络优化方法，其特征在于，包括：
获取包括多个光路业务请求的光路业务请求集合；
为所述光路业务请求集合生成多个不同排序的光路请求业务序列；
由多个处理终端并行的获取每个所述光路请求业务序列的计算结果；
获取所有计算结果，并通过比较所有计算结果得到最佳计算结果；
其中，所述获取每个所述光路请求业务序列的计算结果，包括：
通过启发式算法获取每个所述光路请求业务序列的计算结果；其中，所述计算结果包括波平面需求数；
其中，所述通过启发式算法获取每个所述光路请求业务序列的计算结果，包括：
对于每一个光路业务请求，扫描现有的波平面，寻找是否存在合适的波平面能够适应当前的光路业务请求的需求；
若存在，使用第一个符合条件的波平面来建立连接；
若不存在，添加一个新的波平面并且利用这个新的波平面来处理当前的光路业务请求；
在满足所有的光路业务请求后，通过计算波平面的总数来获得最终波平面需求数。
2.根据权利要求1所述光网络优化方法，其特征在于，所述为所述光路业务请求集合生成多个不同排序的光路请求业务序列，包括：
多个处理终端均获取所述光路业务请求集合；
所述多个处理终端分别为所述光路业务请求集合生成多个不同排序的光路请求业务序列。
3.根据权利要求1所述光网络优化方法，其特征在于，所述由多个处理终端并行的获取每个所述光路请求业务序列的计算结果，由云计算平台实现。
4.根据权利要求3所述光网络优化方法，其特征在于，通过Hadoop系统实现所述光网络优化方法。
5.根据权利要求4所述光网络优化方法，其特征在于，所述通过Hadoop系统实现所述光网络优化方法，包括：
Hadoop系统通过Map过程获取包括多个光路业务请求的光路业务请求集合；
在Reduce过程中为所述光路业务请求集合生成多个不同排序的光路请求业务序列；
基于Hadoop系统由多个处理终端并行的获取每个所述光路请求业务序列的计算结果；
Hadoop系统整合获取所有计算结果，并通过比较所有计算结果得到最佳计算结果。
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Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101808254A (zh) * 2010-02-12 2010-08-18 重庆邮电大学 一种基于分层图的静态选路与波长分配方法

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7529839B2 (en) * 2003-03-24 2009-05-05 Nokia Corporation Request redirection handling in IMC
US7609966B2 (en) * 2005-02-18 2009-10-27 Fujitsu Limited Method and system for time-sharing transmission frequencies in an optical network

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101808254A (zh) * 2010-02-12 2010-08-18 重庆邮电大学 一种基于分层图的静态选路与波长分配方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
WDM光网络规划系统设计中路由与波长分配问题的研究;李昆;《信息科技辑》;20090415(第4期);正文第四章 *

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