基于蚁群算法的epon上行带宽分配方法.研究

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1、摘要摘要以太无源光网络(EPON)作为最有前途的下一代宽带接入网，其上行带宽分配算法一直是该领域的研究热点。高效的带宽分配算法要求OLT公平地分配带宽，并且保证不同业务的QoS和高带宽利用率。本文在一种基于工作休假轮询机制的带宽分配方案的基础上，使用蚁群算法为系统中的ONU合理的分配服务率，使系统的费用较低。首先，论文阐述了EPON的国内外发展现状及其主要特点，着重讨论了EPON上行带宽分配算法的研究进展；将蚁群算法与其他仿生算法进行了比较，得出蚁群算法的优缺点。对EPON无源光网络系统工作原理进行分析；通过分解的方法对系统中的ONU进行分解，详细分析了ONU节点的功能；给出了一种基于

2、工作休假轮询机制的带宽分配方案。然后，论文引入蚁群算法并对算法中参数进行说明和如何进行参数配置；给出基于自适应调整信息素挥发因子的蚁群算法，并将该算法在参数配置相同的情况下，同基本蚁群算法在求解同样的TSP问题进行比较，得出了改进后的蚁群算法能够求得较优的结果。最后，建立了系统费用的目标函数；阐述了基于蚁群算法求解系统费用较小值的算法流程；分别使用基本蚁群算法和基于自适应调整信息素挥发因子的蚁群算法进行仿真，给出仿真试验结果，并对两种蚁群算法进行比较；通过改变系统中某个队列的到达率的方法分析其他队列服务率的变化，对系统的性能进行分析。关键词以太无源光网络；蚁群算法；工作休假；系统费用；

3、服务率优化万方数据燕山大学工学硕士学位论文AbstractTheupstreambandwidthallocationalgorithmofEthernetPassiveOpticalNetwork(EPON)whichisthemostpromisingnext-generationbroadbandaccessnetworkhasbeenaresearchfocusinthisarea.EfficientbandwidthallocationalgorithmrequiresOLTtodistributebandwidthfairly,ensureQoSofdifferentser

4、vicesandhighbandwidthutilization.Inthispaper,inordertomakethecostofthesystemtoreachtheminimum,antcolonyalgorithmisusedtodistributereasonableserviceratesforONUinsystembasedonworkingvacationmechanism.First,thepaperdescribesthedevelopmentofEPONathomeandabroadanditsmaincharacteristics,focusedontheup

5、streambandwidthallocationalgorithmforEPONresearchprogress;theantcolonyalgorithmwithotherbionicalgorithmwerecomparedtoarriveattheadvantageanddisadvantagesofantcolonyalgorithm.ThepaperanalysistheworkingprincipleoftheEPONsystem;decomposetheONUnodethroughdecompositionmethodandanalysistheONUfunction;

6、proposedabandwidthallocationprogrambasedonworkingvacationpollingmechanism.Then,thepaperintroduceantcolonyalgorithm,descriptiontheparametersofalgorithmandhowtoconfiguretheparameters;givenadaptivepheromone-basedantcolonyalgorithmvolatilefactors,andcomparewithbasicantcolonyalgorithminthesameparamet

7、ersconfiguredbysolvingTSPproblem,obtainedthattheimprovedantcolonyalgorithmcanobtainbetterresults.Finally,buildtheobjectivefunctionofsystemcost;describetheantcolonyalgorithmflowforsolvingthelessercostofsystem;givetheresultofe