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时间:2019-11-26
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1、航空学报ActaAeronauticaetAstronauticaSinicaJun.252015V01.36No.61924.1932ISSN1000-6893ON11-1929/Vhttp:Hhkxb.buaaedu.cnhkxb@buaa.edu,CRAFDX虚拟链路路径实时寻优算法代真,何锋*,张宇静,熊华钢北京航空航天大学电子信息工程学院,北京100191摘要:航空电子全双工交换式以太网(AFDX)使用虚拟链路(VL)进行消息数据流通信,为提高AFDX的网络实时传输性能,以VL路径配置寻优为基础,提出了一种基于遗传算法的AFDXVL路径优化算法(POGA)。POGA以提
2、高网络实时性为优化目标,并综合考虑网络负载均衡,以VL的路径信息作为染色体,通过遗传算子进行遗传寻优操作,选择促使AFDX网络实时性能最优的VL路径作为优化结果。利用仿真优化方法对POGA进行了实现,在典型AFDX网络1000条VL的配置下,与负载均衡算法和最短路径算法进行了分析对比,结果显示分别有76.4%和77.4%的VL的传输实时性得到了增强,网络的实时传输性能分别提高了13.2%和12.9%。关键词:航空电子全双工交换式以太网;虚拟链路;路径配置优化;遗传算法;网络性能中图分类号:V247;TP393文献标识码:A文章编号:1000—6893(2015)06—1924—0
3、9航空电子全双工交换式以太网(AFDX)是由ARINC664Part7定义的航空确定性网络[1],已经成功应用于空客A380和波音787飞机中。AFDX用虚拟链路(VI。)对数据流量进行逻辑上的隔离,VL有效地对带宽资源进行分隔,AFDX实时性能的保证机制主要体现在VL上,VL路径的配置直接影响网络的传输性能。在对机载通信网络进行仿真优化口1时,常用到智能优化算法[3],将智能优化算法嵌入到仿真过程中,采用非枚举的形式寻找仿真较优的输入变量值,基于仿真运算决策出最佳结果。遗传算法L41是其中最具代表性的一种,已得到广泛应用,如用于动态寻找网络最短路径[5]、用于动态的负载均衡研究
4、[6]、用于工业以太网的分区优化研究口3以及用于网络的延时评价[8]等方面。具体到AFDX网络,在VL路径配置方面,常采用负载均衡路由[91和最小跳数路由[1叩策略;AFDX网络实时性优化方面,可对VI。任务进行控制口1
5、,利用遗传算法优化AFDX网络流量的优先级的设置[1引,或利用轨迹法优化网络传输延时[13。“。文献E15]表明VL消息的传输延时主要受到经过交换机的跳数和可变延迟(主要为排队延迟)的影响,这就需要对经过交换机的所有VL流量的配置进行分析,而对于文献[9]、文献ElO]、文献[13]和文献[-14]介绍的静态配置VL路径的方法,为通过使链路负载量均衡或VL路径最
6、短等方式间接减小VL传输延时的方法,并不能完整地考虑VL在实时传输过程中的相互影响,从而存在一些不确定性,并不一定能够得到VL的实时最优路径。为减小这种不确定性,可对VL路径进行动态优化,直接利用实时平台运行过程中的VL延迟作为反馈,选择实时性最好的VL配置作为优化结果,即可进一步提升网络性能。由于专用的AFDX板卡及交换机价格昂贵,对收稿日期:2014—07—16;退修日期:2014.09—23;录用日期:2014.11—18;网络出版时间:2014—11.2909:01网络出版地址:WWWcnkinet/kcms/detail/11.1929.V20150504.0925.0
7、01.htmI基金项目:国家自然科学基金(61301086);航空科学基金(20131951027)*通讯作者.Tel.:010-82338894E.mail:robinleo@buaa.educn戮用格武
8、DaiZ,HeF.ZhangYJ.eta1.Real-timepathoptimizationalgorithmofAFDXvirtuallinkEJ].ActaAeronauticaetAstronauticaSinica,2015.36(6):1924—1932.代真.侮锋,张宇静.等.AFDX虚拟链路路径实时寻优算法!J]?航空学报.2015.36(6):1924.{9
9、32,代真等:AFDX虚拟链路路径实时寻优算法AFDX网络进行设计时常采用仿真的方法,文献[161利用离散事件建模方法实现了AFDX协议的仿真建模,实现了VL消息从源节点到目的节点的整个过程的模拟。在AFDX仿真模型的基础上,本文以提高网络实时性能为优化目标,并综合考虑网络负载均衡,提出了一种基于遗传算法的AFDXVL路径优化算法(POGA),实现了AFDX网络的实时仿真优化设计,并利用仿真实验进行分析对比,验证了算法的合理和优越性。1AFDX网络性能参量图1为得到实际航空应用的
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