随着互联网技术及其应用的飞速发展,网络带宽需求迅速膨胀,提供超大容量传送与动态灵活配置能力成为未来网络的发展趋势。面对越来越高的传输容量需求,目前使用的密集波分复用网络和弹性频谱切片光网络无法有效解决标准单模光纤传输容量逼近其信道香农极限的问题。人们近年来提出了基于多芯光纤空分复用的新型弹性光网络,这种光网路能够实现网络容量的大幅提高,提供的传输能力很好地满足了日益增长的业务需求。多芯光纤弹性光网络的资源配置算法对于网络的资源使用有很大影响,且其难于单纤芯的资源配置,这使其成为重要的科研课题。本文依托国家自然科学基金面上项目“混合弹性光网络中资源优化的新型智能算法及形式化”,研究多芯光纤弹性光网络中静态业务的资源优化问题。本文简要介绍光网络技术的发展状况和基于新型光纤的弹性光网络的研究现状,概述弹性光网络的组成、主要部件、关键技术和多芯光纤的研究发展现状,讨论多纤芯弹性光网络路由、频谱与纤芯分配(RSCA)问题及其研究现状,简述多目标进化算法的相关理论基础。本文的主要工作包括以下两个部分:(1)多芯光纤弹性光网络资源分配问题因相邻纤芯间串扰面临更大挑战。本文分析多纤芯弹性光网络的RSCA问题,建立了一种考虑纤芯间串扰的资源优化模型,该模型以最小化网络最大占用频隙号为优化目标,首次提出一种基于协同进化的算法以解决RSCA问题。该算法根据最大请求量优先MSF排序策略将连接请求带宽降序排列,利用整数编码分别为路由和纤芯选择设立不同的初始种群,结合单点交叉与均匀变异,采用差异化的精英保留进化策略以搜索全局最优解。采用MATLAB编程完成所提算法的性能评估,为了验证所提算法的有效性,在NSFNET和CHNNET两种网络拓扑上进行了多次仿真实验,实验结果表明所提算法可以实现网络频隙资源的高效利用,业务承载分布更均衡。(2)从网络的整体运营来看,多芯光纤弹性光网络总的串扰对于业务传输的影响是需要关注的问题。在资源有限的多芯光纤弹性光网络中,考虑将整个网络的串扰作为优化目标之一,即建立以同时最小化阻塞率和纤芯间串扰为目标的双目标优化模型。为了求解该优化模型,设计了一种基于传统分解策略的均匀设计的双目标遗传算法。该算法首先利用均匀设计生成初始种群,通过设置均匀分布的权重向量,借鉴切比雪夫分解将双目标优化问题分解成一系列单目标优化的子问题之后再同时进行优化。最后在两种常用的网络拓扑中进行了仿真,实验结果验证了所提算法的有效性。