[发明专利]一种光传送网络传输规划优化方法及系统

权利要求书

1.一种光传送网络传输规划优化方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

在对不同调制模式下性能分析与仿真的基础上，对光传送链路进行建模与求解；

结合传输距离、传输容量以及网络拓扑因素建立光传送网络规划优化模型；

利用遗传算法和格雷编码求解得到网络价值最大化的光传送网络；以及

通过对现有的QAM调制方案进行改进形成新的QAM调制方案进行信号传输。

2.根据权利要求1所述的光传送网络传输规划优化方法，其特征在于，所述

QPSK调制模式下的误码率和信噪比之间关系式为：式中P_e为误码率；QAM调制模式下的误码率与信噪比之间关系式为：式中L为进制数，r_b是每比特能量和噪声单位单边功率密度之比。

3.根据权利要求1所述的光传送网络传输规划优化方法，其特征在于，所述结合传输距离、传输容量以及网络拓扑因素建立光传送网络规划优化模型的步骤具体包括：以网络价值最大化为目标函数，网络价值的定义为：网络价值＝∑权重*容量*人口。

4.根据权利要求1所述的光传送网络传输规划优化方法，其特征在于，所述利用遗传算法和格雷编码求解得到网络价值最大化的光传送网络的步骤具体包括：

定义适应度函数；

生产随机的粒子种群；

更新粒子的速度和位置；

判断是否达到规定条件；

输出局部最优解；

进行选择、交叉、变异操作；

判断是否满足终止条件；

输出全局最优解。

5.根据权利要求4所述的光传送网络传输规划优化方法，其特征在于，所述适应度函数定义为：

式中，w_i为每条链路的权重为1；Num_i为各城市的人口；Dis_max为最大传输距离；C为最大传输距离下的总容量。

6.根据权利要求4所述的光传送网络传输规划优化方法，其特征在于，所述生产随机的粒子种群的步骤具体包括：设变量为连续变量，染色体长度与设计变量的维数相同，设计变量为：X＝[x₁,x₂,L,x_n]，染色体为：V_k＝[v_k1,v_k2,L,v_kn]，式中，分别为设计变量x_i的下限和上限，m为染色体的总数，称为种群规模。

7.根据权利要求4所述的光传送网络传输规划优化方法，其特征在于，所述进行选择、交叉、变异操作的步骤具体包括：

选择算子：在对个体的适应度进行评价的基础上，通过选择操作把优化的个体直接遗传到下一代，或通过配对交叉产生新的个体再遗传到下一代；

交叉算子：定义交叉操作的概率Pc，按概率Pc把两个父代个体的部分结构加以交换重组而产生新个体；

变异算子：定义参数P_m作为变异操作的概率，采用非均匀变异：折个体X＝x₁,x₂L x_kLx_i，若x_k为变异点，其取值范围为[U_min，U_max]，在该点对个体X进行变异后，可得到一个新个体X＝x₁,x₂L x_kL x_i，其中变异点的新基因值为：

式中，Random(0,1)表示以一定的概率从0，1中随机取的一个；r为[0，1]范围内符合均匀分布的一个随机数，即为Random(0,1)；G为当前代数；T为终止代数；b为调整变异步长的参数，随当前代数G而动态变化。