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Swarm-Intelligence-Based Routing and Wavelength Assignment in Optical Satellite Networks

计算机科学 路由和波长分配 计算机网络 网络拓扑 服务质量 阻塞(统计) 波分复用 蚁群优化算法 趋同(经济学) 自适应光学 分布式计算 拓扑(电路) 算法 波长 工程类 物理 光电子学 经济 经济增长 天文 电气工程
作者
Yuanfeng Li,Qi Zhang,Haipeng Yao,Ran Gao,Xiangjun Xin,Feng Tian,Qinghua Tian,Weiying Feng,Dong Chen
出处
期刊:IEEE Transactions on Network Science and Engineering [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:11 (1): 1303-1319 被引量:8
标识
DOI:10.1109/tnse.2023.3321879
摘要

Routing and wavelength assignment (RWA) determine the quality of service (QoS) such as blocking probability and delay in wavelength division multiplexing (WDM) satellite optical network, whose topology is time-varying due to the high-speed mobility between satellite orbits. This article introduces an ant colony optimization with adaptive load balance small window strategy under hop number loose constraint (ACO-ALB-SWS-HNLC) which has highly robust to solving the RWA issue in the dynamic topology of the satellite optical network. In our proposed algorithm, an adaptive small window strategy and hop number loose constraint are proposed to improve the convergence speed and reduce the number of node hops by limiting its convergence area adaptively through the load in the window. The pheromone evaporation rate is controlled by wavelength usage between the links in the window to balance the load. The result shows that, compared to other ACO algorithms, ACO-ALB-SWS-HNLC can effectively reduce blocking probability. In addition, good convergence speed and communication delay are maintained as well.

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