[发明专利]弹性光网络中采用业务预测与频谱转换的RSA方法

权利要求书

1.一种弹性光网络中采用业务预测与频谱转换的RSA方法，其特征在于：利用径向基神经网络RBFNN，预测链路上业务请求的变化信息，先按照频谱约束条件，判断是否可以处理所选业务请求，当所有候选路径均不满足频谱约束条件时，考虑频谱转换器，处理业务请求，该方法的具体步骤如下：

(1)预处理网络和业务信息：

(1a)输入弹性光网络的网络拓扑、链路频谱状态信息和业务请求集合；

(1b)随机选取弹性光网络中的至少一个节点，放置频谱转换器；

(1c)利用K最短路径方法，获取业务集合中的每个业务请求的3条候选路径；

(2)构建径向基神经网络RBFNN：

搭建一个三层的径向基神经网络RBFNN，依次为输入层、隐含层和输出层；将输入层的神经元个数设置为9，隐含层的神经元个数设置为10，输出层的神经元个数设置为1；

(3)从业务请求集合中按顺序选取一个未处理的业务请求；

(4)预测链路上业务请求的变化信息：

(4a)判断所选业务请求中每条候选路的链路上已承载的业务请求个数是否小于50，若是，则将预测的未来业务请求引起的流量增加时刻记为0后执行步骤(4e)；否则，执行步骤(4b)；

(4b)对所选业务请求中每条候选路径的链路上已承载的业务请求，按承载时间顺序从后往前选取9个业务请求，组成预测业务请求样本集合，再按承载时间顺序从后往前选取50个业务请求，组成训练业务请求样本集合；

(4c)将训练业务请求样本集合中的所有业务请求的到达时刻信息输入到径向基神经网络RBFNN，采用监督学习算法，训练RBFNN网络结构参数；

(4d)将预测业务请求样本集合中所有业务请求的到达时刻信息输入到径向基神经网络RBFNN，根据所训练好的RBFNN网络结构参数，预测所选业务请求的候选路径的链路上未来业务请求引起的流量增加时刻；

(4e)判断预测的未来业务请求引起的流量增加时刻是否小于所选业务请求的离开时刻，若是，则执行步骤(4f)，否则，将链路上预测的未来增加的流量的持续时间记为0后执行步骤(5)；

(4f)将训练业务请求样本集合中所有的业务请求的持续时间信息输入到径向基神经网络RBFNN，采用监督学习算法，训练RBFNN网络结构参数；

(4g)将预测业务请求样本集合中所有业务请求的持续时间信息输入到径向基神经网络RBFNN，根据所训练好的RBFNN网络结构参数，预测所选业务请求的候选路径的链路上的未来增加的流量的持续时间，执行步骤(5)；

(5)计算每条候选路径的持续时间重合率：

(5a)计算所选业务请求的候选路径的每条链路上的持续时间重合度；

(5b)计算所选业务请求的候选路径的每条链路上的持续时间重合率；

(5c)选取候选路径中最大的链路持续时间重合率，作为候选路径的持续时间重合率；

(6)计算每条候选路径的综合权重值：

(6a)计算所选业务请求的每条候选路径的频谱占用率；

(6b)计算所选业务请求的每条候选路径跳数归一化值；

(6c)计算所选业务请求的每条候选路径的综合权重值；

(6d)将所选业务请求的所有候选路径按综合权重值从小到大的顺序进行排序；

(7)按照频谱约束条件，判断是否可以处理所选业务请求：

(7a)按综合权重值的顺序，从所选业务请求的所有候选路径依次选取一条候选路径；

(7b)判断所选取的候选路径上是否存在满足频谱约束条件的空闲频谱块，若是，则执行步骤(7c)，否则，执行步骤(7d)；

(7c)将满足频谱约束条件的第一个空闲频谱块分配给所选业务请求后，执行步骤9；

(7d)判断所选取的候选路径综合权重值是否最大，若是，执行步骤(8)，否则执行步骤(7a)；

(8)考虑频谱转换器，处理所选业务请求：

(8a)判断所有候选路径中是否有候选路径经过放置频谱转换器的节点，若是，则执行步骤(8b)，否则，阻塞所选业务请求后执行步骤(9)；

(8b)在经过放置频谱转换器的节点的候选路径中，判断经过频谱转换节点的前后的链路上是否有满足频谱邻接性条件的空闲频谱块，若是，则执行步骤(8c),否则，阻塞所选业务请求后执行步骤(9)；

(8c)将满足频谱邻接性条件的第一个空闲频谱块分配给所选业务请求，执行步骤(9)；

(9)更新网络资源状态；

(10)判断业务请求集合是否为空，若是，则执行步骤(11)，否则，执行步骤(3)；

(11)处理完所有业务请求。