智能疏导：SONET/WDM光环网中业务流量的高效算法优化

本论文深入探讨了在ASON(ASONET/SDH)光环网络中，业务流量的智能疏导（Traffic Grooming）这一关键且热门的问题。随着网络成本的优化和商业价值的提升，自1998年该问题首次出现以来，它引起了科研机构和业界的广泛关注。由于其NP-hard属性，研究主要集中在解决不同类型的单向和双向ASON环网中的动态和静态流量需求的流量疏导问题。 论文的核心贡献在于系统性地分析了这些网络中的流量疏导难题，将其转化为一组多目标整数非线性规划（Multi-Objective Integer Nonlinear Programming, MINLP）方程。作者提出了基于遗传算法和贪心搜索方法来解决这一复杂问题。具体来说，论文的创新之处包括： 1. 建立了一套全面的数学模型，将ASON环网中的通用流量疏导问题转化为MINLP形式，这为理解和优化流量分配提供了数学工具。 2. 针对单向和双向ASON环网的不同特点，设计了适应性强的算法策略，既考虑了流量的动态变化，也兼顾了网络资源的高效利用。 3. 通过遗传算法，论文提出了一种进化求解方法，能够处理非线性和非凸性，寻找全局最优或近似最优的解决方案，这对于复杂的网络环境尤其重要。 4. 贪心搜索策略则提供了一个相对简单但实用的局部搜索框架，它能够在一定程度上降低计算复杂度，适合实时网络环境中进行流量疏导决策。 5. 通过实验验证，论文展示了解决方案的有效性和实用性，证明了所提出的算法在实际网络环境中能够显著降低成本，提高网络效率，并且具有良好的扩展性和可调整性。 这篇论文对于ASON网络中业务流量的智能疏导进行了深入的研究，不仅提升了我们对这一问题的理解，也为实际网络设计和优化提供了有价值的理论支持和技术手段。在未来，随着人工智能技术在家居设计中的应用，这种智能流量疏导方法有望进一步推动家居网络的智能化和自动化水平。