基于超低损耗光纤的多周期升级调度方法

摘要

本发明公开了一种基于超低损耗光纤的多周期升级调度方法，包括以下步骤：A、设定光纤升级的周期数，确定每个周期中升级的最大光纤长度；B、随机生成一个升级调度序列，并计算该序列的总升级增益；C、重新随机生成一个新的升级调度序列，并计算当前序列的总升级增益；D、计算当前序列的增益减去上一个序列增益得到的差值，如果差值大于等于0，则当前升级调度序列替换上一升级调度序列；如果差值小于0，按照概率值公式接受当前升级调度序列；E、进行多次迭代，如果达到设定次数一直未更新新的升级调度序列，则终止迭代。本发明可在所有遍历过程中找出增益值最大的调度序列，能够得到频谱利用率最高的调度，极大地节省频谱资源。

权利要求

1.基于超低损耗光纤的多周期升级调度方法，其特征在于，包括以下步骤：A、设定光纤升级的周期数，确定每个周期中升级的最大光纤长度；

B、随机生成一个升级调度序列，并计算该序列的总升级增益；

C、重新随机生成一个新的升级调度序列，并计算当前序列的总升级增益；

D、计算当前序列的增益减去上一个序列增益得到的差值，如果差值大于等于0，则当前升级调度序列替换上一升级调度序列；如果差值小于0，按照概率值公式接受当前升级调度序列，即随机产生一个0‑1的数，如果该数大于概率值，则当前升级调度序列替换上一升级调度序列，如果小于等于概率值，则保持上一升级调度序列，并返回步骤C；

E、进行迭代，如果达到设定次数一直未更新新的升级调度序列，则终止迭代；

步骤B和C中的总升级增益的计算方法包括以下步骤：S1、为业务请求寻找从源节点到目标节点的路径；

S2、计算该业务OSNR并为其选择合适的光信号调制格式；

S3、为该路径分配频谱资源；

S4、产生不超过光网络整体长度30％的光纤链路；

S5、进行超低损耗光纤替换；

S6、计算替换过程中的时间t、FS，并带入增益计算公式计算该周期替换后的增益；

S7、判断是否完成周期划分；若是，则计算整个光网络替换所产生的总增益；否则，返回步骤S4；

所述增益计算公式如下：

GS＝∑k≥1(Hk‑Ck)·T+∑k≥1(Ck‑Mk)·(T‑Tk)其中，k为光纤链路替换的周期指标；Hk为在没有使用超低损耗光纤部署的情况下，该周期所使用的FS的最大数量；CK为周期开始时，FS的最大使用数量，其中该周期网络流量需求增长；MK为本周期完成超低损耗光纤部署后，对网络频谱资源分配进行重新优化后所使用的最大FS数量；CK‑MK为在这一周期频谱资源重新优化后，FS的减少量；T为两个相邻的超低损耗光纤部署周期之间所经过的时间，定义为从当前部署周期开始到下一周期开始的时间；TK是在该周期部署所有超低损耗光纤所花费的时间；GS为计算所有链路均采超低损耗光纤部署时整个部署过程所获得的总增益。

2.如权利要求1所述的基于超低损耗光纤的多周期升级调度方法，其特征在于，所述概率值公式为：

其中，E(n+1)为新解对应增益值，E(n)为初始解对应增益值，t为当前状态下的温度。

3.如权利要求1所述的基于超低损耗光纤的多周期升级调度方法，其特征在于，所述周期数为三个，前两个周期的光纤链路长度均不超过总长度的30％，剩余的光纤链路放入第三个周期的光纤链路。

4.如权利要求1所述的基于超低损耗光纤的多周期升级调度方法，其特征在于，步骤C中重新随机生成一个新的升级调度序列，包括：C1、随机生成一个升级调度序列；

C2、判断当前序列与之前的调度序列是否相同；若相同，返回步骤C1；否则，将当前序列作为新的升级调度序列。

说明书

基于超低损耗光纤的多周期升级调度方法

技术领域

[0001] 本发明涉及光纤调度技术领域，特别涉及一种基于超低损耗光纤的多周期升级调度方法。

背景技术

[0002] 随着互联网技术快速发展，新型互联网业务逐渐兴起，这导致网络业务带宽需求呈爆炸性增涨，对以光网络为主要组成部分的骨干网造成了巨大的挑战。因此，需要考虑如
何进一步提升骨干光网络的传输带宽和效率。与此同时，光通道高阶调制技术的成熟，为未
来实现400G甚至1T的光通道业务奠定了基础。但由于现网中广泛使用了传统标准单模光纤
(即G.652光纤)，光通道无中继传输距离将随传输速率增加而变短，无法满足未来超高速
率、超长距离的光传输需求。因此，需要考虑使用具有更高性能的新型光纤。

[0003] 超低损耗光纤是一种具有更低损耗的的新型光纤，能极大地增加400G甚至1T高速光通道的传输距离，被认为是实现超高速率传输的首选光纤。目前，已有大量文献对超低损
耗光纤的制备进行了研究，已将超低损耗光纤的损耗降低到了0.170dB/km以下。近年来，中
国的主要运营商已经开始在光网络中部署ULL光纤。然而，针对超低损耗光纤的应用研究十
分稀少，特别是多周期超低损耗光纤升级调度问题的研究几乎没有。

发明内容

[0004] 本发明要解决的技术问题是提供一种精度高、低损耗的基于超低损耗光纤的多周期升级调度方法。

[0005] 为了解决上述问题，本发明提供了一种基于超低损耗光纤的多周期升级调度方法，其包括以下步骤：

[0006] A、设定光纤升级的周期数，确定每个周期中升级的最大光纤长度；

[0007] B、随机生成一个升级调度序列，并计算该序列的总升级增益；

[0008] C、重新随机生成一个新的升级调度序列，并计算当前序列的总升级增益；

[0009] D、计算当前序列的增益减去上一个序列增益得到的差值，如果差值大于等于0，则当前升级调度序列替换上一升级调度序列；如果差值小于0，按照概率值公式接受当前升级
调度序列，即随机产生一个0‑1的数，如果该数大于概率值，则当前升级调度序列替换上一
升级调度序列，如果小于等于概率值，则保持上一升级调度序列，并返回步骤C；

[0010] E、进行多次迭代，如果达到设定次数一直未更新新的升级调度序列，则终止迭代。

[0011] 作为本发明的进一步改进，所述概率值公式为：

[0012]

[0013] 其中，E(n+1)为新解对应增益值，E(n)为初始解对应增益值，t为当前状态下的温度。

[0014] 作为本发明的进一步改进，步骤B和C中的总升级增益的计算方法包括以下步骤：

[0015] S1、为业务请求寻找从源节点到目标节点的路径；

[0016] S2、计算该业务OSNR并为其选择合适的光信号调制格式；

[0017] S3、为该路径分配频谱资源；

[0018] S4、产生不超过光网络整体长度30％的光纤链路；

[0019] S5、进行ULL光纤替换；

[0020] S6、计算替换过程中的时间t、FS，并带入增益计算公式计算该周期替换后的增益；

[0021] S7、判断是否完成周期划分；若是，则计算整个光网络替换所产生的总增益；否则，返回步骤S4。

[0022] 作为本发明的进一步改进，所述增益计算公式如下：

[0023] GS＝∑k≥1(Hk‑Ck)·T+∑k≥1(Ck‑Mk)·(T‑Tk)

[0024] 其中，k为光纤链路替换的周期指标；Hk为在没有使用ULL光纤部署的情况下，该周期所使用的FS的最大数量；CK为周期开始时，FS的最大使用数量，其中该周期网络流量需求
增长；MK为本周期完成ULL光纤部署后，对网络频谱资源分配进行重新优化后所使用的最大
FS数量；CK‑MK为在这一周期频谱资源重新优化后，FS的减少量；T为两个相邻的ULL光纤部署
周期之间所经过的时间，定义为从当前部署周期开始到下一周期开始的时间；TK是在该周
期部署所有ULL光纤所花费的时间；GS为计算所有链路均采用ULL光纤部署时整个部署过程
所获得的总增益。

[0025] 作为本发明的进一步改进，所述周期数为多个。

[0026] 作为本发明的进一步改进，所述周期数为三个，前两个周期的光纤链路长度均不超过总长度的30％，剩余的光纤链路放入第三个周期的光纤链路。

[0027] 作为本发明的进一步改进，步骤C中重新随机生成一个新的升级调度序列，包括：

[0028] C1、随机生成一个升级调度序列；

[0029] C2、判断当前序列与之前的调度序列是否相同；若相同，返回步骤C1；否则，将当前序列作为新的升级调度序列。

[0030] 本发明的有益效果：

[0031] 本发明基于超低损耗光纤的多周期升级调度方法通过对光网络进行分周期替换，在此基础上进行ULL光纤调度升级，并通过多次迭代，可在所有遍历过程中找出增益值最大
的调度序列，能够得到频谱利用率最高的调度，极大地节省了频谱资源。

[0032] 上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其他目的、特征和优点能够
更明显易懂，以下特举较佳实施例，并配合附图，详细说明如下。

附图说明

[0033] 图1是本发明优选实施例中基于超低损耗光纤的多周期升级调度方法的流程图；

[0034] 图2是本发明优选实施例中总增益计算方法；

[0035] 图3为本发明优选实施例中NSFNET网络的示意图；

[0036] 图4为本发明优选实施例中基于超低损耗光纤的多周期升级调度方法产生的光网络增益图；

[0037] 图5为本发明优选实施例中不同温度下退火过程中光网络增益曲线图；

[0038] 图6为本发明优选实施例中不同迭代次数下光网络的增益曲线图；

[0039] 图7为本发明优选实施例中迭代次数足够多的情况下光网络的增益曲线图。

具体实施方式

[0040] 下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，以使本领域的技术人员可以更好地理解本发明并能予以实施，但所举实施例不作为对本发明的限定。

[0041] 如图1所示，为本发明优选实施例中的基于超低损耗光纤的多周期升级调度方法，包括以下步骤：

[0042] A、设定光纤升级的周期数，确定每个周期中升级的最大光纤长度；

[0043] B、随机生成一个升级调度序列，并计算该序列的总升级增益；

[0044] C、重新随机生成一个新的升级调度序列，并计算当前序列的总升级增益；

[0045] D、计算当前序列的增益减去上一个序列增益得到的差值，如果差值大于等于0，则当前升级调度序列替换上一升级调度序列；如果差值小于0，按照概率值公式接受当前升级
调度序列，即随机产生一个0‑1的数，如果该数大于概率值，则当前升级调度序列替换上一
升级调度序列，如果小于等于概率值，则保持上一升级调度序列，并返回步骤C；

[0046] 在本发明中，所述概率值公式为：

[0047]

[0048] 其中，E(n+1)为新解对应增益值，E(n)为初始解对应增益值，t为当前状态下的温度。由该公式所示，温度越高，出现一次能量差(即delt)就降温的概率会越大；温度越低，接
受新解并降温的概率就会越小。本算法始终选择二者中的最优解，以一定概率接收次优解。

[0049] E、进行多次迭代，如果达到设定次数一直未更新新的升级调度序列，则终止迭代。

[0050] 可选的，如图2所示，步骤B和C中的总升级增益的计算方法包括以下步骤：

[0051] S1、为业务请求寻找从源节点到目标节点的路径；

[0052] S2、计算该业务OSNR并为其选择合适的光信号调制格式；

[0053] S3、为该路径分配频谱资源；

[0054] S4、产生不超过光网络整体长度30％的光纤链路；

[0055] S5、进行ULL光纤替换；

[0056] S6、计算替换过程中的时间t、FS，并带入增益计算公式计算该周期替换后的增益；

[0057] S7、判断是否完成周期划分；若是，则计算整个光网络替换所产生的总增益；否则，返回步骤S4。

[0058] 其中，所述增益计算公式如下：

[0059] GS＝∑k≥1(Hk‑Ck)·T+∑k≥1(Ck‑Mk)·(T‑Tk)

[0060] 其中，k为光纤链路替换的周期指标；Hk为在没有使用ULL光纤部署的情况下，该周期所使用的FS的最大数量；CK为周期开始时，FS的最大使用数量，其中该周期网络流量需求
增长；MK为本周期完成ULL光纤部署后，对网络频谱资源分配进行重新优化后所使用的最大
FS数量；CK‑MK为在这一周期频谱资源重新优化后，FS的减少量；T为两个相邻的ULL光纤部署
周期之间所经过的时间，定义为从当前部署周期开始到下一周期开始的时间；TK是在该周
期部署所有ULL光纤所花费的时间；GS为计算所有链路均采用ULL光纤部署时整个部署过程
所获得的总增益。

[0061] 在其中一实施例中，所述周期的数量为三个。可选的，前两个周期的光纤链路长度均不超过总长度的30％，剩余的光纤链路放入第三个周期的光纤链路。完成每个周期的分
配后需要对其进行评估，利用上述公式进行增益计算，全部周期增益值之和即为本次升级
调度下的整体增益。

[0062] 可选的，步骤C中重新随机生成一个新的升级调度序列，包括：

[0063] C1、随机生成一个升级调度序列；

[0064] C2、判断当前序列与之前的调度序列是否相同；若相同，返回步骤C1；否则，将当前序列作为新的升级调度序列。

[0065] 在其中一实施例中，为了评估所提出的两种分布式业务调度策略的性能，采用了如图3所示6个MEC节点和9条网络链路的n6s9网络作为测试网络，图中链路上的数字是其物
理长度(km)。

[0066] 对于仿真，做了一些如下假设：

[0067] 网络中每个MEC服务器最大可用计算资源为1000units；

[0068] 平均每个业务所需的计算资源为400units；

[0069] 每个MEC节点上产生的业务数量已知；

[0070] 总的时隙数设为320，单位为t；

[0071] 每个节点上的分布式业务数在一定范围内随机产生。

[0072] 在该实施例中，所设置的参照组依据光网络中每个链路的长度进行周期划分，由长度从大到小排序。将新生成的光网络带入评价函数进行评价指标计算，通过改变业务分
配带宽的长度来观察不同业务量下本算法与参照组的对比，如下表所示：

[0073] 表1参照组调度序列及增益

[0074]

[0075]

[0076] 为将上述对比结果直观地表示出来，绘制了如图4所示柱状图。其中，X轴为带宽分配值，Y轴为提出的调度所对应的最大增益值。从图中可以看出，当业务量较少时(300‑
800)，本方法所得增益较参照组增加了112.9％，频谱利用率明显增加，这证明了本方法十
分具有优越性。而当业务量逐渐升高时(300‑1000、300‑1200)，增益增长率降低，且业务量
越高，增长率越小。这是因为，当业务量增大后，链路占用FS数量增加。因此，业务量较小时，
使用本算法更为高效，且符合设计要求。

[0077] 接下来，以业务量为300‑1000时为例，利用上述提出的方式进行寻优，提出了两种策略下的光纤调度，如表2所示。

[0078] 表2本算法与参照组最终提出的调度

[0079]

[0080] 本方法除了要考虑其寻优性能外，为尽量的满足用户使用需求，在对光网络进行升级调度寻优时，还需要考虑寻优速率。在大规模光纤网络中，要对其进行寻优会耗费大量
时间，因此需要考虑算法中何种条件会对寻优速率产生影响。

[0081] 本算法中有一接受函数，在delt>0时，接受新解；在delt<0时，以一定的概率接受新解，由概率值公式可知影响接受概率的是初始温度T0。为了证明T0对系统寻优速度的影
响，本发明设定初始条件相同，通过改变初始温度T0的值来观察该算法的寻优速度。

[0082] 理论上来说，当初始温度T0较大，接受概率值较大；当初始温度T0较小，接受概率值随之变小。即温度较大时，降温过程达到稳定需要较多的时间，温度较小时，能更快地达
到稳定状态，结束算法。

[0083] 一般来说，模拟退火算法所得到的全局最优解应为整个降温过程中温度趋于稳定时对应的解，这要求整个迭代过程足够长，迭代次数足够多。但由于在本课题中光纤替换等
操作会耗费一定时间，为了直观地看到初始温度T0对本算法的影响，我们需要对T0足够小
和T0足够大的情况进行评估，为了节省试验时间，本例设定业务分配量为300‑1300，且迭代
次数N＝40不变，观察不同温度下退火过程中增益曲线如何变化。本实施例选择在T0＝100,
T0＝5000,T0＝100000三种情况下进行测试，如图5所示。

[0084] 由此可知，在T0不同时，折线所表征出来的变化速率也不同。T0取100，对应最优值点即为Gain＝7077，达到局部最优时便提前结束降温；T0取5000，N＝40的范围内还不足以
找到全局最优解，但相比于T0＝100000，接收函数的概率更小，故可推算出，T＝5000比T0＝
100000提前达到稳定状态。

[0085] 综上所述，初始温度T0对退火过程有一定影响，表现在达到最优状态所需要的时间长短，且试验结果与理论相符。因此找到寻优速度最快且能准确找到全局最优解时对应
的初始温度至关重要。

[0086] 整体迭代次数N会影响降温过程中遍历的次数，当N足够大，能尽可能精确地找到最优解。为了证明迭代次数N对系统寻优性能的影响，本节考虑在业务分配量为300‑1300，
其他条件相同时，对迭代次数N不同的寻优过程进行测试。测试结果如图7所示。

[0087] 当N＝150时，图6(a)最终得到返回的最优值Gain为6963，而6963并不是该遍历过程中的最优值。这是因为，N较小时，系统将局部最优值误以为是全局最优，此时该算法误差
较大。如图6(b)，当迭代到N＝160，Gain＝7136。而如图6(c)、6(d)，当迭代到N＝286，取得
Gain＝7681，且在今后的所有迭代中都没有接受新解，即接受概率为0。此时可以认定Gain
＝7681为本算法中的最优值。

[0088] 为直观地显示N值对系统寻优性能的影响，保持其他条件不变，不同N值时最佳增益折线图如图7所示。

[0089] 由图7可知，当迭代次数较小时，该光网络最大增益随迭代次数增加而增加，此时返回的并不是全局最优解，而是局部最优解。当迭代次数足够多时，系统最大增益值稳定在
7681，此时为全局最优解。

[0090] 本发明基于超低损耗光纤的多周期升级调度方法通过对光网络进行分周期替换，在此基础上进行ULL光纤调度升级，并通过多次迭代，可在所有遍历过程中找出增益值最大
的调度序列，能够得到频谱利用率最高的调度，极大地节省了频谱资源。

[0091] 以上实施例仅是为充分说明本发明而所举的较佳的实施例，本发明的保护范围不限于此。本技术领域的技术人员在本发明基础上所作的等同替代或变换，均在本发明的保
护范围之内。本发明的保护范围以权利要求书为准。