CN103338414B - 一种最小化IP over WDM网络能耗的方法 - Google Patents

Abstract

本申请提供了两种最小化IP？over？WDM网络能耗的方法，包括：在小规模网络模型下，基于全光绕过策略和路由接口卡睡眠策略建立的混合整数线性规划模型和在大规模网络模型下，基于上述两种策略的启发式算法，混合整数线性规划模型包括目标函数和约束条件，目标函数用于最小化一天中的网络总能耗；通过混合整数线性规划模型确定当一天内的网络总能耗最小时目标函数中未知参数和变量的值，以确定使所述IP？over？WDM网络能耗最小时的网络配置。本申请提供方法通过全光绕过策略和路由接口卡睡眠策略可确定使IP？over？WDM网络能耗最小的网络配置，采用该网络配置设计的IP？over？WDM网络能耗大大降低。

Description

一种最小化IP over WDM网络能耗的方法

技术领域

本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种最小化IPoverWDM网络能耗的方法。

背景技术

随着通信网络的应用和普及，网络流量增长迅速，流量的增长主要归结于新型高速网络接入技术、各种网络应用，以及大容量的多媒体流量。网络流量的增长一直伴随着网络设备数量的增加。

通信网络应用的普及以及网络设备数量的增加，使得通信网络用电量快速增长，相应的，其在全球总电力消费的比例也快速增长，例如，通信网络在全球总电力消费的比例为1.3％，到2012年已上升至1.8％，通信网络全球的电力消耗在2012年超过350亿千瓦时。此外，通信网络的碳排放量也较大，例如，信息和通信技术（ICT）部门产生约2％的全球碳排放量。因此，降低网络能耗是亟待解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种最小化IPoverWDM网络能耗的方法及装置，用以解决现有技术中通信网络能耗较高的问题，其技术方案如下：

一种最小化IPoverWDM网络能耗的方法，包括：

基于全光绕过策略和路由接口卡睡眠策略建立混合整数线性规划模型，所述混合整数线性规划模型包括目标函数和约束条件，所述目标函数用于最小化一天中的网络总能耗；

通过所述混合整数线性规划模型确定当一天内的网络总能耗最小时所述目标函数中未知参数和变量的值，以确定使所述IPoverWDM网络能耗最小时的网络配置。

其中，所述混合整数线性规划模型为联合全光绕过策略和路由接口卡睡眠策略构建的联合混合整数线性规划模型，所述联合混合整数线性规划模型的目标函数为：

${\mathrm{\Σ}}_{t\∈T}{\mathrm{\Σ}}_{i\∈N}{C}_i^t\·P_L+{\mathrm{\Σ}}_{t\∈T}{\mathrm{\Σ}}_{i\∈N}\mathrm{\Ω}\·P_{\mathrm{tr}}+{\mathrm{\Σ}}_{t\∈T}{\mathrm{\Σ}}_{m\∈N}{\mathrm{\Σ}}_{n\∈N_m}{A}_{\mathrm{mn}}\·f_{\mathrm{mn}}\·P_e,$

其中，为第t时段部署在节点i的路由接口卡的数量，Ω为一块路由接口卡上路由器端口的数量，A_mn为物理链路(m,n)上的各条光纤所需部署的掺铒光纤放大器的数量,部署在物理链路(m,n)上的光纤数量,m和n是IPoverWDM网络的物理拓扑上的节点索引，i和j为虚拓扑上的节点索引，P_L为每块路由接口卡的功耗，P_tr为每个转收发器的功率消耗，P_e为每个掺铒放大器的功率消耗，T为一天之中的时段集合，N_m为所述物理拓扑上节点m的邻居节点的集合，N为物理拓扑的节点集合。

其中，所述约束条件包括:

与所述网络的虚拟拓扑对应的约束条件，该约束条件用于在每个时段保持IP层的流量守恒；确保每个时段每条虚链路都有足够的容量来承载用户流量；确保每个时段流量的路由都是双向的；表示在各个不同的时段，所有的流量路由都遵循着峰值时段建立起来的路由路径；表示在每个时段中，光层的虚链路都是双向的；确保在各个不同的时间段，每条虚链路所需的容量不超过它在峰值时段所需的容量；用于计算每条虚链路波长信道的数量；

与所述网络的物理拓扑对应的约束条件，该约束条件用于保证光层中流量守恒；确保有足够数量的光纤被部署在每条物理链路上，以便提供足够数量并且使用同一波长的光通道；用于计算每个时段所需的路由器端口数量来给每条虚链路建立光通道；

与路由接口卡上路由器端口的分配对应的约束条件，该约束条件用于确保每个路由器端口只会被一条特定的光通道所占用；用于计算每个节点上的峰值时段所部署的路由接口卡数量；用于计算每个节点上各个不同时段活动的路由接口卡数量；表示各个不同时段，路由接口卡是否应该设置为活动状态；表示峰值时段部署的路由接口卡在其他各个时段只有活动或者睡眠状态。

可选的，上述的混合整数线性规划模型为分离混合整数线性规划模型，所述分离混合整数线性规划模型包括：基于全光绕过策略构建的第一混合整数线性规划模型和基于路由接口卡睡眠策略构建的第二混合整数线性规划模型，所述第一混合整数线性规划模型包括第一目标函数和第一约束条件，所述第二混合整数线性规划模型包括第二目标函数和第二约束条件，其中，所述第一目标函数为：

${\mathrm{\Σ}}_{i\∈N}{C}_i\·P_L+{\mathrm{\Σ}}_{i\∈N}\mathrm{\Ω}\·C_i\·P_{\mathrm{tr}}+{\mathrm{\Σ}}_{m\∈N}{\mathrm{\Σ}}_{n\∈N_m}{A}_{\mathrm{mn}}\·f_{\mathrm{mn}}\·P_e,$

所述第二目标函数为：

${\mathrm{\Σ}}_{t\∈T}{\mathrm{\Σ}}_{i\∈N}{C}_i^t\·P_L+{\mathrm{\Σ}}_{t\∈T}{\mathrm{\Σ}}_{i\∈N}\mathrm{\Ω}\·P_{\mathrm{tr}}+{\mathrm{\Σ}}_{t\∈T}{\mathrm{\Σ}}_{m\∈N}{\mathrm{\Σ}}_{n\∈N_m}{A}_{\mathrm{mn}}\·f_{\mathrm{mn}}\·P_e,$

其中，为第t时段部署在节点i的路由接口卡的数量，Ω为一块路由接口卡上路由器端口的数量，A_mn为物理链路(m,n)上的各条光纤所需部署的掺铒光纤放大器的数量,部署在物理链路(m,n)上的光纤数量,m和n是IPoverWDM网络的物理拓扑上的节点索引，i和j为虚拓扑上的节点索引，P_L为每块路由接口卡的功耗，P_tr为每个转收发器的功率消耗，P_e为每个掺铒放大器的功率消耗，T为一天之中的时段集合，N_m为所述物理拓扑上节点m的邻居节点的集合，N为物理拓扑的节点集合。

一种最小化IPoverWDM网络能耗的方法，包括：

基于全光绕过策略建立虚拓扑，用以最大限度地减少所需的路由接口卡数量、收发器数量和掺铒光纤放大器数量，通过所述虚拓扑确定每个节点上的所需的路由接口卡数量和每条虚链路上的光通道数量；

基于路由接口卡睡眠策略利用每个节点上所需的路由接口卡数量和每条虚链路上的光通道数量，将路由接口卡上的路由器端口分配给不同虚链路上的每一个光通道，以使网络一天内的能耗最小化。

优选的，路由器端口的分配方式为混合分配方式，其中，所述混合分配方式为r％的路由器端口以间插分配方式分配给各通道，其余端口以顺序分配方式分配给各光通道，其中，r％为间插比。

其中，确定所述混合分配方式的最优间插比的过程包括：

设置初始间插比100％，100％间插比表示路由器端口全部是以间插的方式分配给各光通道的；

根据不同时段的流量需求开关各个路由接口卡和收发器，计算整个网络一天内的能耗；

每次使间插比降低5%，计算该间插比下的网络能耗，其中，间插比降到0时，表示所有的路由器端口都是以顺序的方式分配；

比较各个不同间插比配置下的网络能耗，选择能耗最小时的间插比作为最优间插比。

其中，采用顺序分配方式将路由接口卡上的路由器端口分配给不同虚链路上的每一个光通道的过程包括：

对于每一个节点，排列所有与该节点相关联的虚链路，排列的原则为依据每条虚链路上所包含的光通道数量从大到小进行排列，将已排序的虚链路放在一个顺序表中；

从顺序表中依次取出一条虚链路，顺序地取出未分配的路由器端口，将这些路由器端口分配给该条虚链路上的所有光通道，重复执行该步骤直至顺序表中不存在未取出的虚链路。

其中，采用间插分配方式将路由接口卡上的路由器端口分配给不同虚链路上的每一个光通道的过程包括：

(a)对于每一个节点，排列所有与该节点相关联的虚链路，排列的原则为依据每条虚链路上所包含的光通道数量从大到小进行排列，将已排序的虚链路放在一个顺序表中；

(b)扫描所述顺序表，对于顺序表中的每条虚链路，如果该虚链路上有光通道未分配到路由器端口，则将路由接口卡上第一个未使用的路由器端口分配给没有分配到路由器端口的该虚链路上的光通道；

(c)判断所有虚链路上的光通道是否都分配到了路由器端口，如果是，则结束分配流程，如果否，则转入步骤(b)。

本发明提供的最小化IPoverWDM网络能耗的方法，通过全光绕过策略和路由接口卡睡眠策略可确定使IPoverWDM网络能耗最小的网络配置，采用该网络配置设计的IPoverWDM网络能耗大大降低。

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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例一提供的IPoverWDM网络的结构示意图；

图2为本发明实施例一提供的路由器端口分配方式示意图；

图3为本发明实施例一提供的最小化IPoverWDM网络能耗的方法的流程示意图；

图4为本发明实施例二提供的最小化IPoverWDM网络能耗的方法的流程示意图；

图5为本发明实施例二提供路由器端口配置示意图；

图6为本发明实施例三提供的最小化IPoverWDM网络能耗的方法的流程示意图；

图7为本发明实施例四提供的最小化IPoverWDM网络能耗的方法的流程示意图；

图8为路由器端口顺序分配方式的流程示意图；

图9为路由器端口间插分配方式的流程示意图；

图10为五个测试网络的结构示意图；

图11为五个测试网络在一天内的能耗结果图；

图12为与各个模式对应的节能百分比结果图；

图13为全光绕过和无全光绕过情况下一天内网络的能耗结果图；

图14为采用n6s8网络时，全光绕过和无全光绕过情况下不同的路由器端口间插比时网络一天内的能耗结果图；

图15为采用USNET网络时，全光绕过和无全光绕过情况下不同的路由器端口间插比时网络一天内的能耗结果图。

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做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。

实施例一

请参阅图1，为IPoverWDM网络的结构示意图，IPoverWDM网络由两层组成，包括光层和IP层。

在光层，节点上的设备是光交叉连接设备11，它们通过物理光纤链路13互连，每条光纤链路承载W条波长，每条波长的容量被设定为是BGb/s，每条光纤链路的两端分别设置有用来复用波长的波长复用器和用来解复用波长的解复用器。此外，为了使光信号传输更长的距离，沿着光纤链路设置有掺铒光纤放大器14。在光层上，有许多端到端的光通道连接源节点和目的节点，对于每条端到端的光通道，设置有一对收发器用于数据传输。在本发明实施例中，对于每一个端到端的光通道，波长连续性约束必须保证，这就要求一条光通道经过的所有光纤链路上都分配一个相同的波长。这些端到端的光通道在上层的IP层中形成了一个虚拟拓扑，其中，每条虚链路都可以包含多条连接相同的源节点和目的节点的光通道。在IP层，IP路由器12通过短距离接口连接到光交叉连接设备上，而通过虚链路可以实现IP路由器的互连，这里的虚链路在光层中对应着端到端的光通道。

在传统的点到点的IPoverWDM网络，即不透明的IPoverWDM网络中，IP流量在每一个中间节点都会经过路由器电域的疏导和转发，这样的网络配置被称为“无全光绕过”。相反地，IP流量能在电域中由路由器疏导又可以直接由光域中的光交叉连接设备所交换，即IP流量能够直接绕过中间路由器沿着一条端到端的光路到达目的地，这样的网络配置被称为“全光绕过”。与无全光绕过的情况相比全光绕过策略可以在中间节点节省大量的路由器端口，由于路由器端口是IPoverWDM网络中的能耗大户，因此，与无全光绕过相比，全光绕过策略可以显著降低网络能耗。

在IPoverWDM网络中，设置有大量的IP路由器端口，这些端口来自于不同的路由接口卡。由于不同时间段节点对之间流量的波动，很可能存在路由接口卡上的所有路由器端口都没有承载流量的情况，此时，可以通过睡眠路由接口卡来达到节能的目的。其中，路由接口卡能够睡眠的一个重要条件是，它所包含的所有路由器端口都没有承载流量。此外，每当一个路由接口卡睡眠时，所有连接到这个路由接口卡上的收发器也进入睡眠状态来更好的节能。

需要说明的是，路由接口卡的睡眠机会受路由器端口分配方式的影响。下面举个具体实例进行说明，请参阅图2：

假设节点A有两条虚链路，分别连接到节点B和节点C，每块路由接口卡均包含4个路由器端口。在流量达到峰值时，假设虚链路AB和AC各自需要建立4条光通道来满足网络流量需求，因此，应该给每条虚链路分配4个路由器端口，在节点A中总共需要8个路由器端口，而这8个端口是由两块路由接口卡所提供的。

可以采用两种方案为两条虚链路上的光通道分配这两块路由接口卡上的8个端口。图2(a)为第一种方案，该方案将一块路由接口卡上的所有路由器端口都分配给了同一条虚链接上的所有光信道，即，第一块路由接口卡上的4个路由器端口全部分配给虚链接AB上的所有光通道，第二块路由接口卡上的4个路由器端口全部分配给虚链接AC上的所有光通道。图2(b)为第二种方案，该方案以间插的方式把两块路由接口卡上的路由端口分配给虚链路上的光通道，即，每块路由接口卡上的所有的第奇数个端口被分配给虚链路AB上的光通道，所有第偶数个端口被分配给虚链路AC上的光通道。

当实行路由接口卡睡眠策略后，上述两种路由器端口分配方式对网络的节能性能的影响如下：

在流量高峰时段，由于所有的路由接口卡都是满负荷工作的，因此，它们必须都处于活动状态，此时，两种路由器端口配置方式的网络能耗相同。然而，在低流量时段，假设此时流量只有峰值时段一半的流量需求，那么对于每一个目的节点B和C，这时候只需要两个路由器端口来建立光通道，对于第一种方案，如图2(c)所示，由于两块路由接口卡都不能睡眠，因此，网络的能源消耗与流量高峰时段是一样的；对于第二种方案，如图2(d)所示，由于第二块路由接口卡都没有承载流量，那么它就可以进入睡眠状态。由此可见，采用第二种方案，网络在流量高峰时段可以节省一半的能耗。上面的例子表明，在实行路由接口卡睡眠策略后，一个高效的路由器端口分配策略能在网络节能方面起着重要的作用。

有鉴于此，本发明实施例一提供了一种最小化IPoverWDM网络能耗的方法，请参阅图3，为该方法的流程示意图，该方法可以包括：

S101：基于全光绕过策略和路由接口卡睡眠策略建立混合整数线性规划模型，其中，混合整数线性规划模型包括目标函数和约束条件，目标函数用于最小化一天中的网络总能耗。

S102：通过混合整数线性规划模型确定当一天内的网络总能耗最小时目标函数中未知参数和变量的值，以确定使IPoverWDM网络能耗最小时的网络配置。

实施例二

请参阅图4，为本发明实施例提供的一种最小化IPoverWDM网络能耗的方法的流程示意图，该方法可以包括：

S201：联合全光绕过策略和路由接口卡睡眠策略，建立联合混合整数线性规划模型。

其中，建立联合混合整数线性规划模型的过程可以包括：确定网络的参数和变量，构建目标函数；确定网络的虚拓扑的约束条件、物理拓扑的约束条件，以及IP路由器端口分配的约束条件。

其中，网络参数和变量包括：

(1)假设IPoverWDM网络对应的物理拓扑为G_p＝(N,E)，其中，N表示节点集合N，E表示链路集合，物理节点对应IP路由器和光交叉连接设备，在单个节点内，IP路由器通过短距离接口连接到光交叉连接设备上，网络中的物理光纤链路组成了链路集合E。

(2)流量需求矩阵为[λ^t]，可设置一个时段对应一个小时，在流量需求矩阵中，每个元素λ^sd,t表示在第t个时段，节点(s,d)之间的流量需求。特别的，将λ^sd定义为节点对(s,d)之间峰值时段的流量需求。

(3)每根光纤承载的波长信道数量为W个，每个波长信道的容量和每个路由器端口都被设定为BGb/s。

(4)每块路由接口卡的功耗为P_L，每个收发器的功率消耗为P_tr，每个掺铒光纤放大器的功率消耗为P_e。

上述参数均为已知参数，除了上述参数外，还有其他参数和变量：

m和n：物理拓扑G_p＝(N,E)上的节点索引。一条物理链路连接着两个这样的节点而且他们在物理拓扑上是邻居节点。

i和j：虚拓扑上的节点索引。一条虚链路连接着两个这样的节点，它们是一对由虚链路连接的IP路由器。

s和d：端到端流量需求的源节点和目的节点索引。这些流量在光层虚拓扑上被路由。

N_m：物理拓扑G_p＝(N,E)上节点m的邻居节点集合。

W：每条光纤链路上的波长集合。

T：一天之中的时段集合。可将一天划分为24个时段，每个时段对应一个小时。

CI_i：在节点i上的路由接口卡集合。这里假设在设计之前，每个节点上配置有足够数量的路由接口卡。

PI：每块路由接口卡上路由器端口集合。为不失一般性，可设置每块路由接口卡上设置有4个路由器端口。

L_mn：节点m和n之间物理链路的距离。该距离可以用于计算每条光纤链路上所需的掺铒光纤放大器的数量。

A_mn：物理链路(m,n)上各条光纤所需部署的掺铒光纤放大器的数量。具体地，其中，S为两个相邻掺铒光纤放大器的跨度距离，为光纤链路上所需掺铒光纤放大器的数量，2指的是光纤链路两端的前置放大器和后置放大器。

Ω：一块路由接口卡上路由器端口的数量。

Δ：一个足够大的数。

在流量峰值时段穿过虚链路(i,j)的节点对(s,d)的流量需求。

在第t时段穿过虚链路(i,j)的节点对(s,d)的流量需求。

ν_ijl：建立在虚链路(i,j)上并且使用了波长l的光通道数量。

V_ij：流量峰值时段建立在虚链路(i,j)上的光通道数量。

第t时段建立在虚链路(i,j)上的光通道数量。

建立在虚链路(i,j)上穿过物理链路(m,n)，并且使用波长l的光通道数量。

f_mnl：部署在物理链路(m,n)上的光纤数量。

C_i：在流量峰值时段部署在节点i的路由接口卡的数量。

第t时段部署在节点i的路由接口卡的数量。

一个二进制变量，表示第t时段节点i中第a块路由接口卡上的第b个路由器端口是否用于建立虚链路(i,j)上的光通道，请参阅图5。

一个二进制变量，表示第t时段节点i中第a块路由接口卡上的第b个路由器端口的状态(是活动还是睡眠)，这个路由器端口已经被分配用于建立虚链路(i,j)上的光通道。

一个二进制变量，表示在流量峰值时段节点i处的第a块路由接口卡是否被使用。由于设计之前每个节点都假设部署了足够多的路由接口卡，在最终设计中某些路由接口卡可能始终没有被使用，如果是这样的话，所有的这些没被使用的路由接口卡应该剔除掉，因此，意味着节点i没有部署第a块路由接口卡。

一个二进制变量，表示第t时段中第a块路由接口卡的状态(是活动还是睡眠)。

在本实施例中，目标函数为：

${\mathrm{\Σ}}_{t\∈T}{\mathrm{\Σ}}_{i\∈N}{C}_i^t\·P_L+{\mathrm{\Σ}}_{t\∈T}{\mathrm{\Σ}}_{i\∈N}\mathrm{\Ω}\·C_i^t\·P_{\mathrm{tr}}+{\mathrm{\Σ}}_{t\∈T}{\mathrm{\Σ}}_{m\∈N}{\mathrm{\Σ}}_{n\∈N_m}{A}_{\mathrm{mn}}\·f_{\mathrm{mn}}\·P_e---\left(1\right)$ 该目标函数用于最小化一天之中网络的总能耗。

其中，虚拓扑的约束条件包括：

${\mathrm{\Σ}}_{s\∈N}{\mathrm{\Σ}}_{d\∈N:s\≠d}{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{ij}}^{\mathrm{sd}}\≤B\·V_{\mathrm{ij}},\∀i,j\∈N:i\≠j---\left(4\right)$

${\mathrm{\Σ}}_{s\∈N}{\mathrm{\Σ}}_{d\∈N:s\≠d}{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{ij}}^{\mathrm{sd},t}\≤B\·V_{\mathrm{ij}}^t,\∀i,j\∈N:i\≠j,t\∈T---\left(5\right)$

${\mathrm{\λ}}_{\mathrm{ji}}^{\mathrm{sd},t}={\mathrm{\λ}}_{\mathrm{ji}}^{\mathrm{ds},t},\∀i,j,s,d\∈N,t\∈T:i\≠j,s\≠d---\left(6\right)$

$V_{\mathrm{ij}}^t=V_{\mathrm{ji}}^t,\∀i,j\∈N,t\∈T:i\≠j---\left(8\right)$

${\mathrm{\Σ}}_{l\∈W}{v}_{\mathrm{ijl}}=V_{\mathrm{ij}},\∀i,j\∈N:i\≠j---\left(10\right)$

式(2)和(3)为了在每个时段保持IP层的流量平衡。式(4)和(5)为了确保每个时段每条虚链路都有足够的容量来承载用户流量。式(6)为了确保每个时段流量的路由都是双向的。式(7)表示各个不同时段，所有的流量路由都遵循着峰值时段建立起来的理由路径。式(8)表示在每个时段中，光层的虚链路都是双向的。式(9)是指在各个不同的时间段，每条虚链路所需的容量不应该超过它在峰值时段所需的容量，与式(7)相似，这个约束条件意在确保光层的稳定性，而不需要任何的虚拓扑重构。式(10)用于计算每条虚链路波长信道的数量。

其中，物理拓扑的约束条件包括：

${\mathrm{\Σ}}_{i\∈N}{\mathrm{\Σ}}_{j\∈N:i\≠j}{w}_{\mathrm{nml}}^{\mathrm{ij}}\≤f_{\mathrm{mn}},\∀m\∈N,n\∈N_m,1\∈W---\left(12\right)$

式(11)用于保证光层中的流量守恒。式(12)用于确保有足够数量的光纤被部署在每条物理链路上，以便提供足够数量并且使用同一波长的光通道，该约束条件也用于计算物理链路上光纤的数量。

IP路由器端口分配的约束条件包括：

${\mathrm{\Σ}}_{a\∈{\mathrm{CI}}_i}{\mathrm{\Σ}}_{b\∈\mathrm{PI}}{x}_{\mathrm{ij}}^{\mathrm{ab}}=V_{\mathrm{ij}},\∀i,j\∈N:i\≠j---\left(13\right)$

${\mathrm{\Σ}}_{a\∈{\mathrm{CI}}_i}{\mathrm{\Σ}}_{b\∈\mathrm{PI}}{x}_{\mathrm{ij}}^{\mathrm{ab},t}=V_{\mathrm{ij}}^t,\∀i,j\∈N:i\≠j---\left(14\right)$

${\mathrm{\Σ}}_{j\∈N:i\≠j}{x}_{\mathrm{ij}}^{\mathrm{ab},t}\≤1,\∀i\∈N,a\∈{\mathrm{CI}}_i,b\∈\mathrm{PI}---\left(15\right)$

$x_{\mathrm{ij}}^{\mathrm{ab},t}\≤x_{\mathrm{ij}}^{\mathrm{ab}},\∀i,j\∈N:i\≠j,a\∈{\mathrm{CI}}_i,b\∈\mathrm{PI},t\∈T---\left(16\right)$

${\mathrm{\Σ}}_{a\∈{\mathrm{CI}}_i}{z}_i^a=C_i,\∀i\∈N---\left(17\right)$

${\mathrm{\Σ}}_{a\∈{\mathrm{CI}}_i}{z}_i^{a,t}=C_i^t,\∀i\∈N,t\∈T---\left(18\right)$

$\mathrm{\Δ}\·z_i^a\≥{\mathrm{\Σ}}_{j\∈N:i\≠j}{\mathrm{\Σ}}_{b\∈\mathrm{PI}}{x}_{\mathrm{ij}}^{\mathrm{ab}},\∀i\∈N,a\∈{\mathrm{CI}}_i---\left(19\right)$

$\mathrm{\Δ}\·z_i^{a,t}\≥{\mathrm{\Σ}}_{j\∈N:i\≠j}{\mathrm{\Σ}}_{b\∈\mathrm{PI}}{x}_{\mathrm{ij}}^{\mathrm{ab},t},\∀i\∈N,a\∈{\mathrm{CI}}_i,t\∈T---\left(20\right)$

式(13)和(14)用于计算每个时段所需的路由器端口数量来给每条虚链路建立光通道，一个路由器端口分配给一条端到端的光通道或光路。式(15)用于确保每个路由器端口只会被一条特定的光通道所占用。式(16)表示在峰值时段，只要某个路由器的端口被分配用于建立一条光通道，那么它在各个不同的时间段就只可以处于活动或是睡眠状态。式(17)用于计算每个节点上的峰值时段所部署的路由接口卡数量。式(18)用于计算每个节点上各个不同时段活动的路由接口卡数量。式(19)和(20)表示各个不同时段，路由接口卡是否应该设置为活动状态。需要说明的是，如果一块路由接口卡上的任何路由器端口处于活动状态，那么这块路由接口卡就必须是活动的。式(21)表示，峰值时段部署的路由接口卡在它各个时段只有活动或者睡眠状态。

另外，为了加快混合整数线性规划模型的计算速度，本发明实施例还提供了几个附加约束条件，这几个附加约束条件可以减少模型搜索的可行域空间。附件约束条件为：

${\mathrm{\λ}}_{\mathrm{ij}}^{\mathrm{sd}}={\mathrm{\λ}}_{\mathrm{ji}}^{\mathrm{ds}},\∀i,j,s,d\∈N:i\≠j,s\≠d---\left(22\right)$

$V_{\mathrm{ij}}=V_{\mathrm{ji}},\∀i,j\∈N:i\≠j---\left(23\right)$

${\mathrm{\Σ}}_{a\∈{\mathrm{CI}}_i}{\mathrm{\Σ}}_{b\∈\mathrm{PI}}{\mathrm{\Σ}}_{j\∈N}{x}_{\mathrm{ij}}^{\mathrm{ab}}\≤\mathrm{\Ω}\·C_i,\∀i\∈N---\left(24\right)$

${\mathrm{\Σ}}_{a\∈{\mathrm{CI}}_i}{\mathrm{\Σ}}_{b\∈\mathrm{PI}}{\mathrm{\Σ}}_{j\∈N}{x}_{\mathrm{ij}}^{\mathrm{ab},t}\≤\mathrm{\Ω}\·C_i^t,\∀i\∈N,t\∈T---\left(25\right)$

式(22)表示峰值时段IP层上的流量路由是双向的，此条件隐含在式(6)中。式(23)表示峰值时段光层的虚链路是双向的，这个条件隐含在式(8)中。式(24)和(25)表示在各个时段都配置了足够的路由接口卡，这样就可以提供足够多的路由器端口来承载用户流量，这两个约束条件是给定式(17)-(20)的冗余。约束条件(26)指的是各个时段活动的路由接口卡不应超过峰值时段所部署的接口卡数量，这个约束条件也是给定式(21)的冗余。

S203：通过联合混合整数线性规划模型确定当一天中的网络总能耗最小时目标函数中参数和变量的值，以确定使IPoverWDM网络能耗最小时的网络配置。

本发明实施例中的混合整数线性规划模型综合考虑了全光绕过策略和路由接口卡睡眠策略，能够从全局高度确保IPoverWDM网络能耗最小，通过该模型可确定IPoverWDM网络能耗最小时的网络配置情况，如在光层中建立的最优化的虚拓扑，光层中的路由和波长分配，每条物理链路上需要使用的波长、光纤和掺铒光纤放大器的数目，各网络节点中，每块路由接口卡上路由器端口的配置状态，各网络节点中，在不同时段，路由器接口卡的状态。

实施例三

在上述实施例二中，联合混合整数线性规划模型有O(W·N⁴)个变量和O(T·N⁴)个约束条件，其中，N为网络中的节点数，W为一根光纤上的波长数，T是一天内的时段数量，当网络规模较大时，上述的混合整数线性规划模型就会有大量的变量和约束条件，例如，N=100，上述模型就有大概8×10⁹个变量和2.4×10⁹个约束条件，这使得模型具有较高的计算复杂度。有鉴于此，本发明实施例提供了另一种最小化IPoverWDM网络能耗的方法，请参阅图6，为该方法的流程示意图，该方法可以包括：

S301：基于全光绕过策略和路由接口卡睡眠策略，构建分离混合整数线性规划模型，其中，分离混合整数线性规划模型包括：基于全光绕过策略构建的第一混合整数线性规划模型和基于路由接口卡睡眠策略构建的第二混合整数线性规划模型。

其中，第一混合整数线性规划模型包括第一目标函数和第一约束条件，第一目标函数用于最小化网络峰值时段的能耗。

本实施例中的第一目标函数为：

${\mathrm{\Σ}}_{i\∈N}{C}_i{P}_L+{\mathrm{\Σ}}_{i\∈N}\mathrm{\Ω}\·C_i\·P_{\mathrm{tr}}+{\mathrm{\Σ}}_{m\∈N}{\mathrm{\Σ}}_{n\∈N_m}{A}_{\mathrm{mn}}\·f_{\mathrm{mn}}\·P_e---\left(27\right)$

本实施例中的第一约束条件包括：上述实施例中给出的式(2)、(4)、(10)、(11)、(12)、(23)和(24)。此外，还需另外一个约束条件以确保峰值时段每个节点上都部署了足够的路由接口卡来建立虚链路，该约束条件为：

${\mathrm{\Σ}}_{j\∈N}{V}_{\mathrm{ij}}\≤\mathrm{\Ω}\·C_i,\∀i\∈N---\left(28\right)$

需要说明的是，本实施例中涉及的参数和变量的含义与实施例二相同，在此不作赘述。

其中，第二混合整数线性规划模型用于优化配置路由接口卡上的路由器端口给每个光通道，其包括第二目标函数和第二约束条件，第二目标函数用于最小化一天之中网络的总能耗。

本实施例中的第二目标函数与上述实施例二中的式(1)相同，为：

${\mathrm{\Σ}}_{t\∈T}{\mathrm{\Σ}}_{i\∈N}{C}_i^t\·P_L+{\mathrm{\Σ}}_{t\∈T}{\mathrm{\Σ}}_{i\∈N}\mathrm{\Ω}\·C_i^t\·P_{\mathrm{tr}}+{\mathrm{\Σ}}_{t\∈T}{\mathrm{\Σ}}_{m\∈N}{\mathrm{\Σ}}_{n\∈N_m}{A}_{\mathrm{mn}}\·f_{\mathrm{mn}}\·P_e.$

本实施例中的第二约束条件包括：实施例二中的式(13)、(14)、(15)、(16)、(18)和(20)。

S302：通过第一混合整数线性规划模型确定第一目标函数中未知变量和参数的值，通过第二混合整数线性规划模型和通过第一混合整数线性规划模型确定出的参数和变量确定第二目标函数中未知变量和参数的值，以确定使IPoverWDM网络能耗最小时的网络配置。

其中，第一混合整数线性规划模型建立了一个虚拓扑，它所需要的路由接口卡最少，从而使峰值时段网络功耗最小，通过该模型可确定每个节点上的路由接口卡数量，每条虚链路上光通道的数目和每条物理链路上所需的光纤数量。通过第一混合整数线性规划模型确定的变量和参数的值与第二混合整数线性规划模型结合，可以确定使IPoverWDM网络的能耗最小时路由接口卡上路由器端口的配置情况。

本发明实施例二提供的方法联合考虑全光绕过策略和路由接口卡睡眠策略使问题变的复杂，与实施例二相比，本实施例将如何配置网络使网络的能耗最小的问题拆分为两个子问题，第一子问题是采用全光绕过策略建立一个虚拓扑意在最小化峰值时段IPoverWDM网络的功耗，第二子问题是把不同路由接口卡上的路由器端口分配给不同虚链路上的光通道，并通过不同时段睡眠或唤醒路由接口卡来使网络一天内的能耗最小，通过两个独立但相关的混合整数线性规划模型确定使IPoverWDM网络的功耗最小的网络配置，与上述实施例相比，本实施例降低了计算复杂度。

实施例四

虽然实施例三提供的分离混合整数线性规划模型比实施例二提供的分离混合整数线性规划模型联合混合整数线性规划模型的计算简单的多，但是，由于第一混合整数线性规划模型有O(W·N⁴)个变量和O(N⁴)个约束条件，第二混合整数线性规划模型有O(T·Ω·CI·N²)个变量和O(T·Ω·CI·N²)个约束条件，其中，Ω为每块路由接口卡上路由器端口的数量，CI为部署在网络中每个节点上路由接口卡的数量，因此，针对大型网络时，分离混合整数线性规划模型的计算复杂度仍然不低。有鉴于此，本发明实施例提供了一种最小化IPoverWDM网络能耗的方法，图7示出了该方法的流程示意图，该方法可以包括：

S401：基于全光绕过策略建立虚拓扑，用以最大限度地减少所需的路由器端口数量（即路由接口卡数量）、收发器数量和掺铒光纤放大器数量，通过虚拓扑确定每个节点上所需的路由接口卡数量和每条虚链路上的光通道数量。

在本实施例中，可采用“多跳全光绕过”算法来建立一个能量高效的虚拓扑。该算法允许不同节点对之间的流量需求共享一条共同的光通道容量，从而提高了光通道容量的利用率。因为光通道的数量减至最少，可以最大限度地减少所需的路由器端口和收发器数量，从而会降低网络能耗。

S402：基于路由接口卡睡眠策略利用每个节点上所需的路由接口卡数量和每条虚链路上的光通道数量，将路由接口卡上的路由器端口分配给不同虚链路上的每一个光通道，以使网络每天的能耗最小化。

在本实施例中，路由接口卡上路由器端口的分配方式包括：顺序分配方式和间插分配方式。

其中，顺序分配方式与图2(a)示出的第一种方案相同，即直接顺序地分配路由接口卡上的路由器端口给不同虚链路上的光通道。请参阅图8，为路由器端口顺序分配方式的流程示意图，包括：

S501：对于每一个节点，排列所有与之相关联的虚链路，排列的原则为依据每条虚链路上所包含的光通道数量从大到小进行排列，将已排序的虚链路放在一个顺序表R中。

S502：依次从顺序表中取出一条虚链路，顺序地取出未分配的路由器端口，将这些路由器端口分配给该条虚链路上的所有光通道。

S503：判断顺序表是否还存在未取出的虚链路，如果否，则结束分配流程；如果是，则转入步骤S502。

如图2(a)所示，路由器端口的计数原则是从左边到右边，和从顶部至底部，直到所有的光通道都配置了路由器端口。

上述的顺序分配方式简单、直观。然而，把一块路由接口卡上的路由器端口都分配给同一条虚链接上的光通道会给非峰值时段路由接口卡的睡眠带来一些不便，即由于在路由接口卡上仍然有部分活动的路由器端口，这使得这一块路由接口卡不能进入睡眠模式。

为了克服顺序分配方式的缺点，提出了间插分配方式。间插分配方式与图2(b)示出的第二种方案相同，它将来自不同的路由接口卡上的路由器端口分配给一个共同虚链路上的光通道。请参阅图9，为路由器端口间插分配方式的流程示意图，包括：

S601：对于每一个节点，排列所有与之相关联的虚链路，排列的原则为依据每条虚链路上所包含的光通道数量从大到小进行排列，将已排序的虚链路放在一个顺序表R中。

S602：扫描顺序表R，对于顺序表中的每个虚链路，如果该虚链路上有光通道未分配到路由器端口，则将路由接口卡上第一个未使用的路由器端口分配给没有分配到路由器端口的光通道。

S603：判断所有虚链路上的光通道是否都分配到了路由器端口，如果是，则结束分配流程，如果否，则转入步骤S602。

间插分配方式是一种完全的路由器端口间插配置模式，但它在某些情况下是没有必要的，因为即使在最低流量需求时段，节点对之间仍然会有一定数量的活动光通道，这意味着在任何时段，都应该有一定数量至始至终都处于活动状态的路由器端口来支持上述活动的光通道。对于这些始终处于活动状态的路由器端口，可以采用顺序分配方式将它们配置在同一块路由接口卡上使得这些路由接口卡始终处于活动状态，对于其余的光通道和相关的路由器端口，可以采用间插分配方式从而利用于路由接口卡的睡眠。

为了获得最优的路由器端口分配方法，本实施例提供了一种混合的路由器端口分配方式。在混合的路由器端口分配方式中，定义了一个关键的术语叫做“间插比”r，它是指在所有的路由器端口中，百分之r的路由器端口以间插的方式分配给各光通道，而其它的路由器端口以顺序的方式分配给各光通道。由于很难预测一个使IPoverWDM网络在一天之内能耗最少的最优的间插比r，因此，本实施例可设定以5％为步长，通过扫描不同的间插比的方式来确定最优间插比r。具体地，设置初始间插比r=100％，r=100％意味着路由器端口全部是以间插的方式分配给各光通道的，然后，根据不同时段的流量需求开关各个路由接口卡和收发器，计算整个网络一天内的能耗，接着，每次都使间插比降低5%，然后计算这个间插比配置下的网络能耗，最后间插比降到0，它对应的情形是所有的路由器端口都是顺序分配的，比较各个不同间插比配置下的网络能耗，从而选择能耗最小时的间插比作为最优间插比。

本发明实施例利用五个测试网络对上述各个实施例提供的方法进行了评估，五个测试网络分别为4个节点、5条链路（n4s5）网络；6个节点、8条链路（n6s8）网络；11个节点、26条链路的COST239网络；14个节点、21条链路的NSFNET网络；24个节点、43条链路的美国骨干网络（简称USNET）。图10示出了这些网络的拓扑图，其中每条链路的物理距离(公里)由该链路旁的数字表示。

请参阅图11，图11(a)-(e)分别为n4s5网络、n6s8网络、COST239网络、NSFNET网络和USNET网络在一天内的能耗结果图，图中涉及到了五种模式对应的曲线，五种模式分别为：“无睡眠模式”、与实施例一对应的“联合模式”、与实施例二对应的“分离模式”、与实施例三对应的“顺序模式”(路由器端口顺序分配)和与实施例三对应的“混合模式”(路由器端口采用顺序分配方式和间差分配方式)。其中，“联合模式”通过联合应用全光绕过和路由接口卡睡眠策略，采用式(1)到(26)的混合整数线性优化模型来获得最优的解；“分离模式”相对于“联合模式”来说是一种次优的解决方式，它把原问题划分成了两个子问题来解决，即应用全光绕过策略建立一个虚拓扑和应用路由接口卡睡眠策略后，通过有效的分配路由器端口给每条虚链路上的光通道来实现网络的最少耗能，“分离模式”包含两个独立但相关联的混合整数线性规划模型，其中，对于每一个子问题，它都会找到一个相应的最优解。“无睡眠模式”是在不允许路由接口卡睡眠的情况下，使IPoverWDM网络能耗最小化的方法，它主要是应用全光绕过策略，只考虑流量峰值时段的一种能耗最小化方法。

从在图11(a)中可以看出，曲线“无睡眠模式”提供了网络总能耗的一个上限，曲线“联合模式”提供了网络总能耗的一个下限。此外，为了表示出不同的方法能够节省网络能耗的能力，图12(a)提供了相对于“无睡眠模式”，所有允许睡眠情况下的节能百分比。

“联合模式”性能最好，“分离模式”次之。应用路由接口卡睡眠策略，相对于“无睡眠模式”，“联合模式”可以在一天内最大限度地节省网络能耗达到40％以上，“分离模式”可以节省网络能耗达26％到36％之间，“顺序模式”和“混合模式”可节省网络能耗最高分别达31％和33％。所有的这些结果都表明：路由接口卡睡眠策略在节能网络设计中是非常有效的，它可以大大节省IPoverWDM网络的网络能耗。

此外，比较“顺序模式”和“混合模式”的性能可以看出，“混合模式”的路由器端口配置方法的性能与“分离模式”非常接近，这意味着应用路由接口卡睡眠策略后，“混合模式”的路由器端口分配方法在节省IPoverWDM网络的能耗方面是非常有效。另外，“混合模式”的节能性能明显优于“顺序模式”，特别是在低流量时期，这意味着应用路由接口卡睡眠策略后，以间插的方式把路由器端口分配给不同的虚链路上的光通道可以有效减少网络能耗，然而，随着流量需求的增加，这种优势变弱，例如，在20Gb/s的平均流量需求下，与“无睡眠模式”相比较，“混合模式”可以节省22％的网络能耗，而“顺序模式”此时不能节省网络能耗，相反地，当节点对之间的平均流量需求增长到120Gb/s时，在网络节能方面，这两种算法的性能只有2％的差异。上述现象可以归结于以下原因：

当平均流量需求较低时，每条虚链路上的光通道所需路由器端口数量较少(小于4个路由器端口)。在“顺序模式”下，一条虚链路上的光通道可能分配到的所有路由器端口（小于4个路由器端口）都来自于一块共同的路由接口卡。在图2中，路由接口卡上只要有一个活动的路由器端口，那么这块路由接口卡就必须保持活动状态。由于一条虚链路上所有光通道分配到的路由器端口都来自于一块共同的路由接口卡，而在任何时段，又必须至少有一个活动的路由器端口（如果虚链路上的低谷流量不为零的话），这意味着在任何时段，对应的路由接口卡是不能进入睡眠状态的（图2中第一种方案）。与此相反，“混合模式”采用了图2中的第二种方案所示的间插方式，这就给一些路由接口卡完全睡眠提供了机会。因此，在低流量需求时段，“混合模式”可以节省更多的网络能耗。

与此相反，随着流量需求的增加，每条虚链路上的光通道需要更多的路由器端口（大于4个路由器端口），这将导致即使在顺序分配模式下，一条虚链路上的光通道分配到的路由器端口也会分布在多块路由接口卡上。根据图2中的例子所示，如果分配给一条虚链路的路由器端口分布在几块路由接口卡上，那么在网络流量波动的时候，它将会有更多的机会睡眠路由接口卡以节省网络能耗。例如，如果两块路由接口卡上的所有路由器端口都分配给了一条虚链路上的光通道，当这条虚链路上的流量变成了峰值流量的一半时，那么至少有一块路由接口卡可以睡眠，然后可以节省50％的能耗。然而，在低流量需求和顺序分配模式下（图2中第一种方案），当流量需求变成峰值流量的一半时，路由接口卡不能睡眠，所以不能节省能耗。因此，在高流量需求下，这两种分配模式都有机会睡眠路由接口卡，所以它们节能性能的差异性会变小。

从图11和图12中，可以看出与“无睡眠模式”相比，路由接口卡睡眠策略可以有效的节省多达30％的网络能耗，“联合模式”、“分离模式”、“顺序模式”和“混合模式在相同的节点对流量需求分布下都有相类似的节能比例。另外，“混合模式”在节能方面明显比“顺序模式”更有效。

图13(a)表示在n6s8网络中，分别应用全光绕过和无全光绕过策略，“顺序模式”和“混合模式”在一天内网络的能耗，实线表示的是全光绕过情况下的结果，虚线表示的是无全光绕过情况下的结果。可以看出，全光绕过的情况性能大大优于无全光绕过的情况，这意味着在IPoverWDM网络中，全光绕过策略可以大大地节省网络能耗。此外，比较“顺序模式”和“混合模式”之间的节能性能差异，在无全光绕过策略下，间插的配置方式对于IPoverWDM网络能耗降低的作用减弱了，因为无全光绕过的情况比全光绕过的情况需要更多的路由器端口和路由接口卡，而且，当需要的路由器端口数量足够大时，间插的分配方式对于网络能耗降低的作用是减弱的。

在大型网络COST239，NSFNET，和USNET中，也得到相似的结果。作为代表，给出USNET网络的结果，如图13(b)所示，从中也可得到与n6s8网络类似的结果。

应用了路由接口卡睡眠策略后，路由器端口分配中的间插比对IPoverWDM网络的能耗有着重大的影响。图14表示当n6s8网络在节点对平均流量需求为40Gb/s，不同路由器端口的间插比情况下，网络一天内的能耗。请参阅图14(a)，在全光绕过策略情况下间插比为0.8时，IPoverWDM网络耗能最少，这意味着20％的路由器端口顺序的分配，然后剩余的路由器端口间插的分配是最节能的。在流量模型中，最低的流量需求被假定为峰值流量的20％。由于在一天中的任何时间段，20％的流量需求总是存在的，所以直接将20％的路由器端口顺序地在路由接口卡上分配，并保持这些路由接口卡始终处于活动状态。因此间插比为0.8时，网络消耗最少的能量。

相反，请参阅图14(b)，对于无全光绕过的情况下，网络消耗最少的能量时的间插比是0.65，小于0.8。在无全光绕过的情况下，在每个节点会需要更多的路由接口卡，然后多块路由接口卡上的路由器端口专门分配给一条共同虚链路上的光通道。在需要较多数量路由接口卡的情况下，间插的端口分配模式对网络节能的作用会减弱，因此，提高“顺序模式”的路由器端口分配比例会使网络更加节能高效。

评估了在USNET网络中间插比的影响，其结果如图15所示。在全光绕过策略下，可以看到与n6s8网络类似的结果，最佳间插比是0.8。但是，在无全光绕过情况下，最佳间插比为0.05，远低于n6s8网络的情况，这意味着USNET网络在无全光绕过情况下，端口的间插分配方式不能给网络节能带来多大的益处，这是由于在无全光绕过情况下，USNET网络上的每个节点上都需要大量的路由接口卡，对于每条虚链路，都需要为它上面的光通道分配更多的路由器端口。应用路由接口卡睡眠策略后，这种需要大量路由接口卡的情况会明显地减弱间插分配方式在网络节能方面的作用，那么结果就是，95％的路由器端口应该被顺序分配以实现网络能耗最小化设计。

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 (2)

1.一种最小化IPoverWDM网络能耗的方法，其特征在于，包括：

基于全光绕过策略和路由接口卡睡眠策略建立混合整数线性规划模型，所述混合整数线性规划模型包括目标函数和约束条件，所述目标函数用于最小化一天中的网络总能耗；

通过所述混合整数线性规划模型确定当一天内的网络总能耗最小时所述目标函数中未知参数和变量的值，以确定使所述IPoverWDM网络能耗最小时的网络配置；

其中，所述混合整数线性规划模型为联合全光绕过策略和路由接口卡睡眠策略构建的联合混合整数线性规划模型，所述联合混合整数线性规划模型的目标函数为：

${\mathrm{\Σ}}_{t\∈T}{\mathrm{\Σ}}_{i\∈N}{C}_i^t\·P_L+{\mathrm{\Σ}}_{t\∈T}{\mathrm{\Σ}}_{i\∈N}\mathrm{\Ω}\·P_{tr}+{\mathrm{\Σ}}_{t\∈T}{\mathrm{\Σ}}_{m\∈N}{\mathrm{\Σ}}_{n\∈N_m}{A}_{mn}\·f_{mn}\·P_e,$

其中，为第t时段部署在节点i的路由接口卡的数量，Ω为一块路由接口卡上路由器端口的数量，A_mn为物理链路(m,n)上的各条光纤所需部署的掺铒光纤放大器的数量,f_mn为部署在物理链路(m,n)上的光纤数量,m和n是IPoverWDM网络的物理拓扑上的节点索引，i和j为虚拓扑上的节点索引，P_L为每块路由接口卡的功耗，P_tr为每个转收发器的功率消耗，P_e为每个掺铒放大器的功率消耗，T为一天之中的时段集合，N_m为所述物理拓扑上节点m的邻居节点的集合，N为物理拓扑的节点集合；

或者，

所述混合整数线性规划模型为分离混合整数线性规划模型，所述分离混合整数线性规划模型包括：基于全光绕过策略构建的第一混合整数线性规划模型和基于路由接口卡睡眠策略构建的第二混合整数线性规划模型，所述第一混合整数线性规划模型包括第一目标函数和第一约束条件，所述第二混合整数线性规划模型包括第二目标函数和第二约束条件，其中，所述第一目标函数为：

${\mathrm{\Σ}}_{i\∈N}{C}_i\·P_L+{\mathrm{\Σ}}_{i\∈N}\mathrm{\Ω}\·C_i\·P_{tr}+{\mathrm{\Σ}}_{m\∈N}{\mathrm{\Σ}}_{n\∈N_m}{A}_{mn}\·f_{mn}\·P_e,$

所述第二目标函数为：

${\mathrm{\Σ}}_{t\∈T}{\mathrm{\Σ}}_{i\∈N}{C}_i^t\·P_L+{\mathrm{\Σ}}_{t\∈T}{\mathrm{\Σ}}_{i\∈N}\mathrm{\Ω}\·P_{tr}+{\mathrm{\Σ}}_{t\∈T}{\mathrm{\Σ}}_{m\∈N}{\mathrm{\Σ}}_{n\∈N_m}{A}_{mn}\·f_{mn}\·P_e,$

其中，C_i为在流量峰值时段部署在节点i的路由接口卡的数量，为第t时段部署在节点i的路由接口卡的数量，Ω为一块路由接口卡上路由器端口的数量，A_mn为物理链路(m,n)上的各条光纤所需部署的掺铒光纤放大器的数量,f_mn为部署在物理链路(m,n)上的光纤数量,m和n是IPoverWDM网络的物理拓扑上的节点索引，i和j为虚拓扑上的节点索引，P_L为每块路由接口卡的功耗，P_tr为每个转收发器的功率消耗，P_e为每个掺铒放大器的功率消耗，T为一天之中的时段集合，N_m为所述物理拓扑上节点m的邻居节点的集合，N为物理拓扑的节点集合。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述联合混合整数线性规划模型的约束条件包括:

与所述网络的虚拟拓扑对应的约束条件，该约束条件用于在每个时段保持IP层的流量守恒；确保每个时段每条虚链路都有足够的容量来承载用户流量；确保每个时段流量的路由都是双向的；表示在各个不同的时段，所有的流量路由都遵循着峰值时段建立起来的路由路径；表示在每个时段中，光层的虚链路都是双向的；确保在各个不同的时间段，每条虚链路所需的容量不超过它在峰值时段所需的容量；用于计算每条虚链路波长信道的数量；

与所述网络的物理拓扑对应的约束条件，该约束条件用于保证光层中流量守恒；确保有足够数量的光纤被部署在每条物理链路上，以便提供足够数量并且使用同一波长的光通道；用于计算每个时段所需的路由器端口数量来给每条虚链路建立光通道；

与路由接口卡上路由器端口的分配对应的约束条件，该约束条件用于确保每个路由器端口只会被一条特定的光通道所占用；用于计算每个节点上的峰值时段所部署的路由接口卡数量；用于计算每个节点上各个不同时段活动的路由接口卡数量；表示各个不同时段，路由接口卡是否应该设置为活动状态；表示峰值时段部署的路由接口卡在其他各个时段只有活动或者睡眠状态。