分布式RWA算法：蚁群系统优化光网络选路与波长分配

本文主要探讨了在波分复用（WDM）光网络中，通过采用蚁群系统这一优化算法来解决动态路由和波长分配（Routing and Wavelength Assignment, RWA）的问题。蚁群算法以其模拟生物群体行为的特性，被应用于分布式计算环境中，以提高网络效率和资源利用率。 作者孙海金、朱娜和周乃富，来自江苏大学计算机科学与通信工程学院，他们将蚁群算法与分层图模型相结合，实现了RWA的并行化处理。这种分布式策略相较于传统的最短路径法，能够显著降低光路阻塞率，即减少因资源冲突导致的数据传输中断的概率。这意味着网络的带宽可以更有效地分配给不同的数据流，从而提升整体网络性能。 通过仿真结果，研究者展示了该算法的优势，不仅提高了网络的灵活性和响应速度，而且减少了大规模光网络中的通信开销，这对于动态变化的网络环境尤其重要。在评估标准上，文中提到的中图分类号、文献标识码和文章编号，以及复杂的数学符号和表达式，都是对这项工作的技术细节进行深入分析的参考依据。 关键词“选路和波长分配”、“蚁群算法”、“仿真”和“阻塞率”是论文的核心关注点，强调了研究的重点在于运用蚁群算法解决实际网络中的问题，并通过仿真验证其有效性。这篇文章提供了在复杂光网络环境中，利用分布式蚁群算法优化RWA策略的理论框架和技术实现，对于网络规划者和研究人员具有很高的实用价值。