WDM网络中多约束动态多播路由算法研究

WDM网络中多约束动态多播路由算法研究摘要：如何在WDM光网络中实现对多播业务的支持成了近年来光网络研究的热点之一。

文章设计了两种基于通用分层辅助图波长路由算法：最小代价控制算法MCCA-G和最小时延控制算法MDCA-G。

两种算法在辅助图中建立多播树时都引入了MPH算法思想和最小波长层代价率进入思想，而后者对业务时延的控制要好于前者。

另外，由于稀疏的分光节点和波长转换节点的放置对于网络的性能影响很大，为此文章还提出了一个SNPA算法，即稀疏节点位置放置算法。

在仿真中，MCCA-G和MDCA-G的稀疏分光节点的位置采用了SNPA 的计算结果，仿真结果表明，与传统的RRS算法相比，MDCA-G在阻塞率方面可降低15.34%，而MCCA-G与Member-only和VS_based 相比，分别在阻塞率上降低了32%和15.6%。

可以看出，在同等的网络状态和环境下，MCCA-G和MDCA-G的表现要优于传统算法。

关键词：WDM网络多播路由稀疏配置波长变换Abstract：How to support multicasting in WDM networks has a research topic in recent years.This paper design tow routing and wavelength assignment algorithms based on generic layer auxiliary graph model:MCCA-G minimum cost controls algorithms-graph and MDCA-G minimum delay dontrol algriths-graph.The two algorithms both adhibit MPH and the thought of entering the wavelength layer with minimum cost rates,And the latter should be better than the former to the control thedelay of request.In addition,for sparse the splitters and wavelength converters put and exert a tremendous influence to the performance of the network,the paper have proposed a SNPA algorithm i.e.sparse nodal position algorithm as to this test of this point.In simulation sparse nodal position adopt the result of calculation of SNPA sparse node of MCCA-G and MDCA-G,Artificial result indicate that MDCA-G in blocking rates respect reduce 15.34% smaller than traditional RRS algorithm,and MCCA-G compare to Member-only and VS-Based reduce 32% and 15.6% in blocking rates.It can be seen under the same conditions,MCCA-G and MDCA-G algorithm have better performance than those traditrional algorithms.Key words:WDM networks Multicast RW A Sparse configuration Wavelength converter随着全球网络用户的大量增长和新型大容量业务的发展，人们对网络的要求也越来越高。

近几年，一些对带宽要求较高的多播业务日益流行，这就需要网络提供更高的带宽。

波分复用（WDM，Wavelength Division Multiplexing）技术可以充分的挖掘光纤的带宽资源，极大地提高了光纤的传输容量，为高速大容量宽带业务的传输提供了有效途径，使得在网络中支持大量高带宽需求的多播业务成为可能。

WDM 光网络已经成为一种必然的发展趋势。

因此，在WDM光网络中如何实现对多播业务的支持的研究具有很重要的意义。

1 通用分层辅助图的构建文章提出的两种多播路由算法是以通用分层辅助图为基础的，所以首先介绍一下辅助图的构建。

假定WDM网状网拓扑为G=（V，E，W），其中N为网络节点集，E为网络链路集，W为每根光纤上支持的波长集，|V|、|E|、|W|分别表示网络的节点数、链路数和波长数。

Step 1：生成|W|个波长层，在每一个波长层，为每一个物理网络中的节点分别增加若干个输入节点和输出节点。

Step 2：为所有的枝节点v的每个输入节点和每个输出节点之间添加一条LS边。

Step 3：如果节点是具有波长转换能力的，则为每个波长层上的该节点的输出点和其他波长层相应的该节点的输出点之间建立一条WC边，来连接波长层。

2 MCCA-G算法设计WDM网络的多播包含一些特殊的约束：波长连续性约束、分光节点稀疏配置约束和能量损伤约束。

文章研究的主要内容是在波长连续性约束、分光节点稀疏配置约束，以及一定的业务时延要求下的多播路由问题。

2.1 符号和公式符号定义：Cw：表示辅助图中MC边的代价初始值。

Cs：表示辅助图中LS边的代价。

CC：表示辅助图中WC边的代价。

W(Eab)：表示光树中从源到宿路径代价总和。

es：表示从同一个节点的输入点到输出点之间的边即分光边LC。

ew：表示相邻节点输入点到输出点间波长边MC。

ec：表示在两个波长层的同一节点的输出点和输出点之间的双向边即波长转换边WC。

△：表示业务时延门限。

：一个布尔变量，表示第j波长层上链路e如果被光树占用其值为1否则为0。

：表示第j波长层MC边当前时刻代价。

αj：表示第j波长层波长代价率。

|E|：表示每个波长层MC边总数。

ML(Eab)：是引入最小波长层代价率进入思想后得到的光路代价，在数值上与W(Eab)相同。

D(Eab)：表示光树中从源节点到宿节点单路径总时延值。

2.2 路由和波长分配算法公式MCCA-G算法在辅助图中进行波长和路由分配的过程中借鉴和采用了MPH算法思想以及Dijkstra算法。

MCCA-G算法的选择公式为：ML(Eab)与W(Eab)虽然在数值上相等但含义不同，W(Eab)标识路径上个边的代价总和，而ML(Eab)表示当一个多播业务请求到达之后，首先要确定原点在通用分层辅助图中的实际位置，然后计算路径的代价总和。

式（5）表示路径的时延总和要小于时延门限。

2.3 最小波长层代价率进入思想当一个多播业务发起的时，如何确定原点在辅助图中的位置，要用到最小波长层代价率进入思想。

首先介绍什么是波长层代价率，式（2）的含义是先计算某波长层的波长边的占用比例，然后加1即得到该波长层的代价率。

算法在计算完所有波长层的代价率之后对其进行排序。

当一个多播业务请求到达之后，把波长代价率最小的波长层中的源节点的影像作为原点的起始点，算法以此点为基点开始波长路由。

2.4 代价设置原则辅助图中各边的代价的设置要进行归一化的处理，第一原则是Cw>>Cs,Cw>> Cc，仿真时可令Cw=10同时令Cs=Cc=1，这样做的目的是充分利用MC节点的分光能力和波长转换能力降低业务的阻塞率。

第二，如果节点是MI节点，当有任一请求占用了任意条MC边，则将其他的MC边的代价以及其在辅助图中对应的MC 边的Cw均设为无穷。

第三，在每一棵光树生成之后需要重新计算辅助图中各边代价，方法是按式（3）。

另外是对路径时延D(Eab)的处理，在算法中利用跳数来描述，例如跳数为5则D(Eab)=5。

△大小这里规定不大于5。

2.5 MCCA-G算法步骤及流程MCCA-G算法步骤及流程：假设连接请求为R（s，D），其中s为多播请求的源节点，D为目的节点集，D ={d1，d2，…dk}，。

算法的具体步骤如下：Step 1：获取初始网络信息，根据物理网络拓扑构建通用分层辅助图模型。

Step 2：计算各波长层代价率，根据式（3）和代价设置原则设置辅助图中的各边代价。

Step 3：等待业务连接请求R（s，D），如果请求为连接请求，顺序执行Step 4；如果请求为连接释放请求，跳转至Step 6。

Step 4：多播树初始时只有一个源节点s。

在辅助图中，根据最小波长层代价率进入思想计算出原点入口，根据式（3.4）和（3.1）计算光树到所有没加入到光树中的目的节点的W(Eab)，选择路径代价最小的目的节点作为下一个节点，并计算跳数如果满足式和（3.5）则跳转至Step 5；否则请求被阻塞跳转至Step 2。

Step5：将Step 4得到的路径上所有节点以及目的节点和边全部加入到光树中，更新网络信息，跳转至Step 4，直到多播树覆盖所有的目的节点。

Step 6：释放连接请求R（s，D）所占的资源，同时修改网络资源的使用信息。

跳转至Step 2。

MCCA-G算法的流程图如图3所示。

3 MDCA-G算法设计MDCA-G算法与MCCA-G算法相似，其算法步骤完全相同，都利用了MPH思想和Dijkstra算法,并且也采用最小波长层代价率进入思想，其路径选择公式为：需要说明的是由于式（6）中分母是两个实数相减，必须保证分母不能为0，所以在MDCA-G算法中设△=5.5。

4 SNPA算法设计在WDM网络中，针对动态到达、动态离去的多播业务，应该如何放置分光器件和波长变换器件的关键节点即MC节点，使得动态多播业务的阻塞率最小的问题，文章设计了SNPA算法。

在MC节点稀疏配置约束下，假定网络中MC节点数占节点总数的20%～30%，算法采用的网络模型是Usnet网络拓扑，如图4所示。

算法的宗旨是充分利用MC节点的分光功能和波长转换功能，以使网络的资源得到充分利用，从而降低阻塞率。

4.1 SNPA算法性能指标该算法将提出针对节点组合的四个性能指标，然后将这四个性能指标进行归一化处理。

SNPA中规定了它们的权重比例并为此设定了权重分配方案，以下将进行详细说明。

（1）维度占比DDP（Dimension Degree Proportion）这里所说的维度是指与节点相连的边的总数，一个节点维度越大那么该节点在网络中的位置就越重要，它反映的是节点的通达能力。