遗传算法优化大规模WDM光网络RWA：降低网络阻塞率

大规模波分复用（WDM）光网络路由与波长分配（RWA）问题是现代光网络设计中的关键挑战。传统上，对于小规模WDM网络的RWA问题，已经积累了大量的研究成果。然而，随着网络规模的扩大，如超过100个节点的大型网络，这一问题的研究相对较少。针对这一空白，本文提出了一种基于遗传算法的解决方案，用于处理大规模动态WDM光网络中的RWA问题。 遗传算法是一种模仿自然选择过程的优化技术，通过模拟生物进化的过程来寻找最优解。在这个特定的应用中，遗传算法被用来优化网络中节点间的路由选择和光波长分配，以确保最小化网络阻塞率，提高网络效率。与传统的遗传算法相比，作者创新地采用了不同的染色体编码方式，这种编码方式更有效地表示了网络的结构和可能的波长配置，使得算法能够更精确地探索解决方案空间。 此外，文中提到了种群初始化方法的改进，即如何在初始状态下创建一个多样化的种群，这有助于提高算法的搜索效率和找到全局最优解的可能性。适应度函数的选择也至关重要，它衡量了每个候选解的质量，通过评估网络的性能指标（如带宽利用率、延迟等），来驱动算法的迭代过程。 大量仿真实验验证了新算法的有效性。在不同规模的网格网络拓扑下，基于遗传算法的RWA方法显示出显著的优势，其网络阻塞率明显低于传统的RWA算法。这表明，通过遗传算法的优化策略，即使在大规模的WDM光网络中，也能实现更高效、稳定的路由与波长分配。 这篇2018年第11期的中文核心期刊研究论文，不仅填补了大规模WDM光网络RWA问题研究的空白，而且提供了一种新颖且有效的解决策略。它对遗传算法在复杂网络优化中的应用进行了深入探讨，并展示了其在实际网络设计中的实用价值。对于网络运营商和研究人员来说，这是一项重要的理论贡献，也为未来的网络设计提供了新的思考方向。