ASON(Automatically Switched Optical Network自动交换光网络)赋予了传统光传送网前所未有的灵活性和可扩展性,代表了下一代光网络的发展方向。动态路由和波长分配算法是实现ASON的核心技术之一,是体现ASON智能性的关键所在,对智能化动态RWA算法的研究对提高ASON的实用性具有重要意义。一个良好的RWA算法能实时地探测网络状态,进而合理而高效地分配各种网络资源,促进全网负载的均匀化,从而有效地降低全网平均阻塞率,提高网络的资源利用率。 ASON对网络资源调度的灵活性提出了很高的要求,同时又要保证满足实时业务的低阻塞率要求。但是由于ASON中一系列新技术如波长转换、光交换、光存储的应用,使得ASON的计算环境远比传统的光传送网要复杂。这就使得针对传统光传送网设计的一系列RWA策略在ASON中表现不是很理想,主要体现为不能全面考虑网络资源的合理分配、优化目标过于单一、算法灵活性不够等一系列问题。 蚁群算法ACA(Ant Colony Algorithm)来源于对自然界蚂蚁寻找从蚁巢到食物的最短路径并找到回巢路径方法的研究,是一种启发式搜索算法,具有正反馈、较强的鲁棒性,分布式等特点,特别适用于解决组合优化问题。而动态RWA本质上也是组合优化问题,因此作为试探性的研究,本文基于蚁群算法基本原理设计了一种适合于ASON网络的动态RWA算法。目标是使RWA算法能充分考虑ASON的要求,更合理地分配网络资源,从而降低网络业务的阻塞概率。 论文研究分析了ASON中动态RWA模块的相关技术体系,包括ASON的路由体系、ASON中动态RWA的影响因素以及蚁群算法的基本思想。提出并构建了基于蚁群系统的动态RWA算法模型,并设计了基于上述相关技术的仿真平台以及基于仿真平台对算法进行了仿真测试和改进。主要成果如下: (1)分析和归纳了ASON网络的路由体系和路由技术。包括多域分层路由、分布式波长分配、信令路由协议、路由分发拓扑等与RWA有关的功能模块,以及ASON中实现动态RWA的相关影响因素及关键技术。 (2)研究了蚁群算法的基本思想,创新性地提出了一种基于蚁群系统的将路由和波长分配结合考虑的动态RWA算法。该算法在运行中能综合考虑网络资源状态和不同业务的需求优先等级,较之传统基于最短路径的动态RWA策略,