基于改进PCNN算法的光网络RWA问题的研究

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针对波分复用光网络在动态业务下的路由和波长分配问题,本文将一种改进的脉冲耦合神经网络(PCNN——Pulse Coupled Neural Networks)算法引入到光网络路由选择中,并将波长分配与分层图模型相结合,通过改变PCNN神经元的点火方式以及控制自动波的传播时间模拟路径代价,使得网络路由选择具有了PCNN的并行处理特性。结合波长分配算法进行仿真,结果表明,本算法与传统的最短路径算法相比,总能得到全局最优解且计算量小,降低了网络的呼叫阻塞率,提高了对网络资源的利用。
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