7、WDM网络层管理全解析

WDM网络层管理全解析

1. 引言

WDM网络层常作为IP等其他技术的服务层网络,为充分利用可用资源建立端到端连接,协调甚至集成化的网络管理至关重要。同时,在面对客户端网络故障或性能问题时,WDM网络需采取相应措施。

WDM传输网络架构继承自SDH网络,二者管理趋势相似。网络元素处于管理层次的最底层,依赖网络元素管理系统。这些管理系统与网络设备交互以定义其行为,因此了解光网络中不同元素的功能和特性,对理解此类系统的能力十分必要。在网络元素管理系统之上,还有面向TMN架构的网络管理系统,旨在像电连接网络一样提供端到端连接。关键在于了解光技术的建模方面,以明确相应网络管理者的要求。

从功能角度看,管理围绕FCAPS五个功能管理领域构建。多个操作系统可基于管理者 - 代理范式在这些功能层面协同工作。管理接口可遵循知名协议,如与网络元素或操作系统使用的SNMP,以及NML和EML之间的智能网络元素修改(OSMINE)或多技术网络管理(MTNM)。

2. WDM网络元素

WDM网络中最重要的两个网络元素是OADM和OXC:
- OADM :与SDH ADM类似,OADM允许在传输路径上对光信号进行疏导或拆分,有助于构建更复杂灵活的网络拓扑,可像SDH环一样构建WDM环。
- OXC :可将两个或多个光信号复用/解复用到传输光纤中。通常由光复用器/解复用器、光开关和波长转换器组成。其工作原理为:输入光信号被解复用为多个波长,发送到光开关,光开关将波长路由到光复用器,形成适合传输的光信号。波长转换器可用于光开关和复用器之间,提供更多路由灵活性。

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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