【摘 要】
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为提高光网络的生存性,提出一种基于业务时延容忍度及报警反馈评估的故障业务恢复算法。首先,应用基于混合进化神经网络的链路多故障定位模型,从大量报警信息中准确定位故障位置;然后,对故障业务进行时延容忍度评估,并以此为依据为故障业务排列恢复顺序。此外,根据各链路上报警信息的种类和数量,对每条链路进行了可靠性评估,优先选择可靠性更高的链路进行路由。仿真结果表明:该算法的故障定位准确率高达91%,故障业务相
【机 构】
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中国信息通信研究院泰尔实验室,国家电网有限公司信息通信分公司,北京邮电大学信息光子学与光通信国家重点实验室
【基金项目】
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信息光子学与光通信国家重点实验室基金(批准号:IPOC2018A001、IPOC2019ZT01)资助,国家自然科学基金(批准号:61871056)资助。
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为提高光网络的生存性,提出一种基于业务时延容忍度及报警反馈评估的故障业务恢复算法。首先,应用基于混合进化神经网络的链路多故障定位模型,从大量报警信息中准确定位故障位置;然后,对故障业务进行时延容忍度评估,并以此为依据为故障业务排列恢复顺序。此外,根据各链路上报警信息的种类和数量,对每条链路进行了可靠性评估,优先选择可靠性更高的链路进行路由。仿真结果表明:该算法的故障定位准确率高达91%,故障业务相对恢复时延度平均降低了48.83%,恢复路径可靠性平均提高了6.05%。
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