- 3 4 Khả năng bảo vệ/phục hồi mạng hiệu quả
b) Công nghệ chuyển mạch gói quang
3.3.2. Thuật toán WCP sử dụng thuật toán GA
Nguyên tắc của thuật toán nàylà tìm một bộ số (vector) tối −u để đặt các WC trong mạng bằng cách phân bổ chúng một cách ngẫu nhiên trên mạng rồi từ đó tìm ra đ−ợc tổ hợp tối −u với xác suất từ chối là nhỏ nhất. Thuật toán sẽ rất phức tạp khi số node tính toán là lớn chỉ áp dụng đ−ợc cho mạng Ring.
Giả sử có K bộ chuyển đổi trong mạng có N node. Bài toán đặt ra là tìm một tổ hợp để đặt K bộ chuyển này vào trong mạng sao cho đem lại xác suất nghẽn là nhỏ nhất (Bp)
Đầu tiên ta đánh dẫu mỗi node trong mạng với một chỉ số duy nhất từ 0 đến N-1. Chúng ta gọi vector vị trí đặt là ν[i] với K chiều. Giá trị của phần tử thứ i (i=1,2,….,K) của vector là chỉ số của node mà bộ chuyển đổi thứ i này đặt tại đó. Ví dụ nếu giá trị của vector là (1,2,4,7,9) cho việc đặt 5 bộ WC vào mạng NSFNet 14 node thì 5 bộ này phải đ−ợc đặt t−ơng ứng vào các node có chỉ số là 1,2,4,7, và 9. Mỗi một giá trị khác nhau của vector, t−ơng ứng có một tập vị trí node đ−ợc đặt WC, sẽ cho ta một xác suất nghẽn khác nhau. Vị trí đặt tối −u là vị trí có xác suất nghẽn nhỏ nhất. Chúng ta cho phép thuật toán GA thực hiện tìm kiếm một bộ tối −u trong một khoảng thời gian chấp nhận đ−ợc để đạt đ−ợc để đạt đ−ợc tới Bp.
Thực hiện thuật toán GA là một thủ tục tối −u thực hiện vòng lặp để đặt đ−ợc kết quả gần với giá trị tối −u. ý t−ởng cơ bản là lấy từ quá trình tiến hóa trong tự nhiên. Trong bài toán đặt tối −u của ta, hàm mục tiêu đ−ợc định nghĩa là xác xuất nghẽn cuộc gọi trung bình Bp . Vì xác suất nghẽn cho các thuật giảI LLR-MSM và LLR-MMM ch−a có sẵn công thức, Bp đ−ợc tính từ các kết quả mô phỏng.
Nghiên cứu phân bổ tối −u bộ chuyển đổi b−ớc sóng trong mạng AON
LUậN VĂN THạC Sỹ Chuyên ngành: Điện tử-Viễn thông
- 74 -
GA bắt đầu quá trình tiến hóa của mình bằng việc đặt bộ chuyển đổi vào các node một cách ngẫu nhiên. Quá trình tiến hóa này đ−ợc lặp đi lặp lại một số lần (qua một số thế hệ) đ−ợc xác định tr−ớc hoặc đến khi kết quả hội tụ (không tiến hóa nữa) thì thuật toán GA sẽ dừng và kết quả thu đ−ợc cuối cùng là vị trí đặt tối −u với xác suất nghẽn nhỏ nhất. Một tiến hóa thế hệ gồm việc chọn giống -chọn chỗ đặt (chọn nhiễm sắc thể) mà có khả năng sống sót trong thế hệ tiếp theo ặ giao phối (crossover)để kết hợp các đặc tính tốt của các vị trí đặt (placements) và tạo ra các vị trí mới (kết hợp các gen từ các nhiễm sắc thể khác nhau để tạo ra các nhiễm sắc thể mới), và cuối cùng là sự biến đổi (đột biến gen) để thay đổi ngẫu nhiên các phần tử của một lần đặt( cụ thể là chuyển bộ chuyển đổi từ node này sang node khác. Ba b−ớc đ−ợc thực hiện trong quá trình tiến hóa này đ−ợc lặp đi lặp lại. Việc lựa chọn các vị trí đặt còn sống sót từ lần lặp này sang lần lặp sau tuân theo hàm phù hợp (fitness function) F đ−ợc định nghĩa là chuyển đổi mũ âm của xác suất nghẽn đ−ợc mô tả ở thuật giải 2 d−ới đây.
Thuật giải 2: Chuyển đổi bậc từ hàm mục tiờu sang hàm phự hợp
Cỏc kớ hiệu: