專利名稱：光網(wǎng)絡(luò)多故障容錯(cuò)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及光網(wǎng)絡(luò)生存性技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種光網(wǎng)絡(luò)多故障容錯(cuò)方法。
背景技術(shù)：
人類的生存環(huán)境不斷惡化，自然災(zāi)害頻發(fā)，加上電信網(wǎng)絡(luò)分布廣的特點(diǎn)，造成電信網(wǎng)絡(luò)易于受到破壞，事故經(jīng)常發(fā)生，后果極為嚴(yán)重。人為因素對網(wǎng)絡(luò)的破壞，更是頻頻發(fā)生， 在我國，骨干網(wǎng)每年都出現(xiàn)數(shù)以百計(jì)的光纜中斷，所造成的損失更是無法估量。容錯(cuò)就是當(dāng)由于種種原因在光網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)了路徑、節(jié)點(diǎn)硬件故障或軟件錯(cuò)誤時(shí)， 系統(tǒng)能夠自動將這些損壞或丟失的業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)恢復(fù)到發(fā)生事故以前的狀態(tài)，使系統(tǒng)能夠連續(xù)正常運(yùn)行的一種技術(shù)。容錯(cuò)的實(shí)現(xiàn)方式保護(hù)和恢復(fù)都屬于容錯(cuò)的范圍，主要存在的問題是保護(hù)需要提前的預(yù)留資源，恢復(fù)需要故障定位機(jī)制。保護(hù)策略需要根據(jù)網(wǎng)絡(luò)最大可能出現(xiàn)的故障的數(shù)目，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的資源進(jìn)行保護(hù)資源的預(yù)留，建立保護(hù)通道，最大化保護(hù)資源的利用率，此時(shí)保護(hù)的結(jié)構(gòu)通常是一個(gè)多面體的結(jié)構(gòu)。在出現(xiàn)故障以后，恢復(fù)策略需要使用故障定位機(jī)制，確定故障的數(shù)目和故障的位置， 然后根據(jù)網(wǎng)絡(luò)剩余的資源，進(jìn)行恢復(fù)通道的建立，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)的不中斷的傳輸。在實(shí)際的網(wǎng)絡(luò)中，網(wǎng)絡(luò)的故障數(shù)目是隨機(jī)的，保護(hù)只能在一定程度上實(shí)現(xiàn)對故障的預(yù)防，網(wǎng)絡(luò)管理者需要預(yù)先知道需要保護(hù)的故障的數(shù)目，才能求出保護(hù)資源共享最大化條件下的一個(gè)最優(yōu)的保護(hù)結(jié)構(gòu)。在光網(wǎng)絡(luò)中由于故障向下游節(jié)點(diǎn)的傳播，多故障定位屬于 NP-Hard問題，通常都是假設(shè)網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)故障的數(shù)目越少越好，在此假設(shè)情況下求得網(wǎng)絡(luò)可能的故障的集合，求得的集合不一定就是實(shí)際網(wǎng)絡(luò)中真實(shí)的故障的情況，帶有很大的不確定性。保護(hù)和恢復(fù)方式都不能很好的完成光網(wǎng)絡(luò)多故障的應(yīng)對，考慮到前述情況，存在克服相關(guān)技術(shù)中不足的需要。

發(fā)明內(nèi)容
(一)要解決的技術(shù)問題本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是如何避免光網(wǎng)絡(luò)中多故障容錯(cuò)的不確定性。( 二 )技術(shù)方案為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供了一種光網(wǎng)絡(luò)多故障容錯(cuò)方法，每個(gè)光網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)i維護(hù)一個(gè)信息素矩陣Ti和本地節(jié)點(diǎn)模型Mi,所述Mi用于評價(jià)正向螞蟻構(gòu)造的路徑，模 SMi(yid，52id,ffid)是自適應(yīng)的，μ id為螞蟻成功到達(dá)目的節(jié)點(diǎn)d的物理路徑連通性均值， δ 2id是物理路徑連通性的樣本方差，Wid為移動觀察窗口，用于記錄螞蟻遍歷物理路徑連通性最高的結(jié)果Wtest id。對于網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)目的節(jié)點(diǎn)d，均值估計(jì)μ id和方差5%表征從節(jié)點(diǎn)i到節(jié)點(diǎn)d的連通性，該方法包括步驟Sl 每隔預(yù)定的時(shí)間間隔，光網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)節(jié)點(diǎn)的正向螞蟻根據(jù)流量分布選擇目的節(jié)點(diǎn)d，并異步地向所述目的節(jié)點(diǎn)d移動，同時(shí)記錄路徑的物理連通性和路徑節(jié)點(diǎn)標(biāo)識符；
S2 到達(dá)目的節(jié)點(diǎn)后，在目的節(jié)點(diǎn)生成逆向螞蟻，所述前向螞蟻將所述路徑的物理連通性、路徑節(jié)點(diǎn)標(biāo)識符傳遞給逆向螞蟻；S3 所述逆向螞蟻沿前向螞蟻所途徑的路徑返回，并根據(jù)所述路徑的物理連通性， 更新網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的本地節(jié)點(diǎn)模型Mi以及每個(gè)訪問過的節(jié)點(diǎn)的信息素矩陣凡。其中，所述步驟Sl中正向螞蟻根據(jù)流量分布選擇目的節(jié)點(diǎn)的方式為fsd是數(shù)據(jù)流 S" > d的測量函數(shù)，在節(jié)點(diǎn)s創(chuàng)建一只目的節(jié)點(diǎn)為d的正向螞蟻的概率定義為
權(quán)利要求
1.一種光網(wǎng)絡(luò)多故障容錯(cuò)方法，其特征在于，每個(gè)光網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)i維護(hù)一個(gè)信息素矩陣 Ti和本地節(jié)點(diǎn)模型Mi,所述Mi用于評價(jià)正向螞蟻構(gòu)造的路徑，模SMi(yid，δ 2id, Wid)是自適應(yīng)的，μ id為螞蟻成功到達(dá)目的節(jié)點(diǎn)d的物理路徑連通性均值，δ 2id是物理路徑連通性的樣本方差，Wid為移動觀察窗口，用于記錄螞蟻遍歷物理路徑連通性最高的結(jié)果Wbest id,對于網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)目的節(jié)點(diǎn)d，均值估計(jì)μ id和方差S2id表征從節(jié)點(diǎn)i到節(jié)點(diǎn)d的連通性，該方法包括步驟51每隔預(yù)定的時(shí)間間隔，光網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)節(jié)點(diǎn)的正向螞蟻根據(jù)流量分布選擇目的節(jié)點(diǎn) d，并異步地向所述目的節(jié)點(diǎn)d移動，同時(shí)記錄路徑的物理連通性和路徑節(jié)點(diǎn)標(biāo)識符；52到達(dá)目的節(jié)點(diǎn)后，在目的節(jié)點(diǎn)生成逆向螞蟻，所述前向螞蟻將所述路徑的物理連通性、路徑節(jié)點(diǎn)標(biāo)識符傳遞給逆向螞蟻；53所述逆向螞蟻沿前向螞蟻所途徑的路徑返回，并根據(jù)所述路徑的物理連通性，更新網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的本地節(jié)點(diǎn)模型Mi以及每個(gè)訪問過的節(jié)點(diǎn)的信息素矩陣凡。
2.如權(quán)利要求1所述的光網(wǎng)絡(luò)多故障容錯(cuò)方法，其特征在于，所述步驟Sl中正向螞蟻根據(jù)流量分布選擇目的節(jié)點(diǎn)的方式為fsd是數(shù)據(jù)流S- > d的測量函數(shù)，在節(jié)點(diǎn)s創(chuàng)建一只目的節(jié)點(diǎn)為d的正向螞蟻的概率定義為
3.如權(quán)利要求1所述的光網(wǎng)絡(luò)多故障容錯(cuò)方法，其特征在于，所述步驟Sl中，正向螞蟻向目的節(jié)點(diǎn)移動過程中選擇下一節(jié)點(diǎn)的方式為在每個(gè)節(jié)點(diǎn)i上，目的節(jié)點(diǎn)為d的正向螞蟻在沒有訪問過的相鄰的節(jié)點(diǎn)中選擇下一個(gè)要訪問的節(jié)點(diǎn)j，如果所有的相鄰節(jié)點(diǎn)都訪問過，則在其中隨機(jī)選擇，選擇相鄰節(jié)點(diǎn)j作為下一個(gè)遍歷節(jié)點(diǎn)的概率Pud是信息素與啟發(fā)式值Iiu的規(guī)格化和
4.如權(quán)利要求1所述的光網(wǎng)絡(luò)多故障容錯(cuò)方法，其特征在于，所述步驟S3中，根據(jù)逆向螞蟻記憶中的連通性值，采用以下公式更新本地節(jié)點(diǎn)模型Mi
5.如權(quán)利要求1 4中任一項(xiàng)所述的光網(wǎng)絡(luò)多故障容錯(cuò)方法，其特征在于，所述信息素滿足條件
6.如權(quán)利要求5所述的光網(wǎng)絡(luò)多故障容錯(cuò)方法，其特征在于，由信息素構(gòu)成的信息素矩陣Ti = [ τ iJd]與正向螞蟻使用的路由表同構(gòu)。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種光網(wǎng)絡(luò)多故障容錯(cuò)方法，涉及光網(wǎng)絡(luò)生存性技術(shù)領(lǐng)域，每個(gè)光網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)i維護(hù)一個(gè)信息素矩陣Ti和本地節(jié)點(diǎn)模型Mi，該方法包括步驟S1每隔預(yù)定的時(shí)間間隔，光網(wǎng)絡(luò)的每個(gè)節(jié)點(diǎn)中的正向螞蟻根據(jù)流量分布選擇目的節(jié)點(diǎn)d，并異步地向目的節(jié)點(diǎn)d移動，同時(shí)記錄所經(jīng)過路徑的物理連通性和路徑節(jié)點(diǎn)標(biāo)識符；S2到達(dá)目的節(jié)點(diǎn)后，在目的節(jié)點(diǎn)生成逆向螞蟻，前向螞蟻將所有記憶傳遞給逆向螞蟻；S3逆向螞蟻沿前向螞蟻所途徑的路徑返回，并根據(jù)此路徑最后的連通性，沿途調(diào)整網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的本地節(jié)點(diǎn)模型以及每個(gè)訪問過的節(jié)點(diǎn)的信息素矩陣。本發(fā)明能夠快速的將受損的業(yè)務(wù)倒換到正常的網(wǎng)絡(luò)資源中去，以及將到來的業(yè)務(wù)選擇到連通性更高的路徑上。
文檔編號H04L12/24GK102325052SQ20111028215
公開日2012年1月18日 申請日期2011年9月21日 優(yōu)先權(quán)日2011年9月21日
發(fā)明者張 杰, 李新, 趙永利, 顧畹儀, 黃善國 申請人:北京郵電大學(xué)