优化多域光网络拓扑的聚合算法及其仿真

"多域光网络拓扑聚合算法的设计与仿真，针对聚合算法相对失真性能较差的问题，提出了一种新的方法。通过对单个域进行赋权以适应多域光网络的逻辑物理路径，然后压缩代表点集合并拟合坐标系中的代表点，构建全连通图，最终利用星形拓扑实现多域光网络的拓扑聚合。实验结果显示，该算法在相对失真性能上优于传统的网络拓扑聚合算法，尤其适用于多域光网络的场景。" 多域光网络是现代通信网络中的重要组成部分，根据应用范围分为广播与选择型多域光网络（通常用于城域网或局域网）和波长路由多域光网络（适用于广域网）。这些网络由多个子域组成，每个子域包括内部节点和边缘节点。内部节点仅与域内其他节点连接，而边缘节点则能与不同域的节点建立链路，起到桥梁作用。 在多域光网络中，由于业务连接请求需跨越多个路由域，管理和扩展性的限制使得子域只能发布部分聚合信息。这导致每个域的内部节点只知道本域的边缘节点和其他域的部分信息，而不具备整个网络的全局拓扑视图。因此，设计高效的拓扑聚合算法至关重要。 针对这一问题，本文提出了一种新的多域光网络拓扑聚合算法。首先，对单个域赋予权重，以便更好地匹配多域网络的逻辑物理路径。接着，通过压缩代表点集合，减少数据处理的复杂性。在二维坐标系中，对这些代表点进行拟合，形成类似于楼梯的结构。这个拟合过程有助于简化网络表示，同时保持关键信息的完整性。然后，根据拟合结果构建全连通图，这有助于提高网络的连通性和路径选择效率。最后，利用生成的星形拓扑结构进行多域光网络的拓扑聚合。 为了验证新算法的性能，进行了对比实验。实验结果证明，该算法在相对失真性能上显著优于传统算法，这意味着它能在保持网络结构准确性的同时，降低计算复杂性和存储需求，更适合于处理大规模的多域光网络。 这项工作为多域光网络的优化和管理提供了一种有效的方法，提高了网络的运营效率和服务质量，对于未来智能光网络的发展具有重要的理论和实践意义。