【摘 要】
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针对光网络中的安全路由问题,通过采用 MaxLAR（最大光路攻击半径）准则,运用人工鱼群算法的快速搜索和全局寻优能力,提出了一种新的基于人工鱼群优化的光网络攻击感知路由算法。
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61402529);武警工程大学基础研究基金资助项目(WJY201417)
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针对光网络中的安全路由问题,通过采用 MaxLAR（最大光路攻击半径）准则,运用人工鱼群算法的快速搜索和全局寻优能力,提出了一种新的基于人工鱼群优化的光网络攻击感知路由算法。该算法可找出在给定条件下光路中最小的 Ma x-LAR,可增强光网络的攻击预防能力,减少潜在物理层攻击对光路造成的可能损伤。算法分析及 Benchmark测试函数实验表明,该算法是可行的,且取得了较好的性能。
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