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随着Internet的普及以及多种高带宽需求业务的不断涌现,现有IP网络的带宽资源显得越来越紧张。为了更好的利用网络资源和提供更好的服务质量,流量工程已经成为IP网络的热点问题。本文的研究主要集中在IGP和MPLS结合的业务量规划研究上。首先,对针对不确定业务量矩阵的战略式IGP/MPLS混合IP网络流量规划算法进行了大量的研究,提出了以软管模型为基础的不确定业务量模型下的IGP/MPLS混合IP流量规划问题的混合整数规划模型,并将该模型分解成权重设计子问题和流量分配子问题进行求解。针对该求解方法,提出MPLS+IGP和IGP+MPLS两种思路。这两种算法都是结合数学模型求解工具CPLEX而提出的。仿真结果显示,第二种思路能够得到更低的最大链路利用率。通过与不确定业务下的单纯链路权重设计和单纯MPLS优化作对比,发现本文提出的方法能在LSPs较少的情况下达到较理想的优化效果。然后,对针对确定业务量矩阵的战术式IGP/MPLS混合网络流量规划算法进行了研究。首先,本文依据战术虚边设计的概念,结合一般的流量规划设计模型提出了确定业务下的战术TE规划模型。然后在战术TE规划模型的基础上,结合数学模型求解工具CPLEX,提出一种启发式算法通过对网络中增加战术虚边的方法均衡网络负载,降低网络代价。仿真结果显示,本文提出的方法能够很好的实现负载均衡。最后,对针对不确定业务量矩阵下的战术式IGP/MPLS混合IP网络流量规划算法进行了研究。在一般性的不确定业务流量规划模型的基础上引入了战术虚边的概念,并提出不确定业务下的战术TE模型。提出了一种方法,通过一定的先验信息使得模型由非线性不可解巧妙的变为线性可解,并结合数学模型求解工具CPLEX得到结果。仿真结果表明,不确定业务下的战术式IGP/MPLS混合IP网络流量规划方法对比单纯的权重设计方法能够达到更好的网络性能。