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王荣
（广东省电力工业职业技术学校 广东广州 510520）
摘 要：该文介绍网络优化的数学模型和几种算法,阐述了图论的基本概念,介绍最小生成树的Kruskal算法、最短路径算法和最大流量算法,根据广州电力通信网的结构,论述了优化的必要性,优化的目标.对电力通信传输网,提出了受限最短路径优先(CSPF)算法的具体步骤,并详细提出了用于CSPF计算的约束条件：链路约束和路径约束.采用该算法对广州电力通信网络的骨干网络进行计算机模拟,取得了有实际意义的结果.
关键词：网络优化 最小生成树 最短路径算法 最大流量算法 CSPF算法
中图分类号：TN72 文献标识码：A 文章编号：1672-3791(2015)01(a)-0028-01
电力通信传输网分为A网和B网,覆盖所有110kV及以上变电站和基层单位大楼,业务包括调度自动化（EMS/SCADA）、安稳信息、继电保护等生产实时信息和生产管理信息.在生产运行中出现以下问题：(1)随着电力专业集约化管理的实施,城区和二区二市网融合成一张网,业务流向由分布集中到全部集中到地调.如何对网络保护方式和结构进行优化,提高网络的安全可靠性.（2）在网络结构上,由于各种因数,导致传输网网络建设不均衡,网络流量不足.资源利用率低,网络的分层、分类不清.（3）在网络业务上,通道使用缺少整体规划,没有详细规划,致使电路调配日益复杂,局端上下电路难度增加,交叉矩阵浪费严重且使用不均衡,电路运行的清晰度低,查找业务、调整业务困难,定位时间长.
对此,需要进行传输网络优化,使网络结构更清晰、支持业务更丰富、运营维护更方便、电路生产更高效、扩容升级更平滑.由于当前传输网络的优化大多停留在人工预测、简单计算和布点上,造成工作量大,预测不准确、不科学.
1. 数学模型
1.1 定义
1.1.1 网络:用G表示一个网络,则这个网络由一组节点V等于{v1,v2,等,Vn}和这组节点（两个节点的联结组）组成的边E等于{eij}构成,表示为G等于(V,E).
1.1.2 权重：在一个网络图中,边上表示连接强度的权值,称为权重,表示为wij.
1.1.3 树：网络图G等于(V,E)中,如相邻的两个端点间都有一条路相连,但是又不存在任何回路即任两点间有且只有一条路径,这样的图称为树T.
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1.1.4 生成树：对于网络图G,如树T是G的子图且包含图G的所有的节点,则称T是图G的生成树（Spanning Tree）.根据G的不同,生成树可以有多有少.
1.1.5 最小生成树：对于一个给定的网络图G中,其生成树中有一个总容量最小的.
1.2 算法
求生成树,可以有两种思路：一种是从一个边开始,通过搜索比较,寻找下一个边.称为选边法,一种在全图中,逐渐减去成环的边,称为破圈法.
1.2.1 求最小生成树,有Kruskal算法,Prim算法.Kruskal算法如下.
给定网络图G等于(V,E),每条边e的权w(e)≥0.将G的边按权的大小排序为e1,e2,等em,使W(e1)≤w(e2)≤等≤w(em).
1.2.2 最短路径算法
从起始点到其它各点的最短路径,可以利用最小生成树法求得.具体有Dijkstras算法.
如果节点vs到vt的最短路径总是沿着某一特定的路径先到达节点vi,然后再沿边到达节点vj,则这一特定路径肯定也是节点vs到节点vi的最短路径.
1.2.3 最大流量算法
在有向网络图中,每个边上实际通过的信息量或物理量,定义为流量,表示为：fij.
以上两条表明：某一边上的实际流量不能超过该边的容量.对于任意中间节点,流入该节点的流量之和等于流出该节点的流量之和.
2. 优化模型
实际的通信网络具有相当多的约束条件,除了考虑网络的容量外,如要考虑网络建设论文范文,节点间光路由的长短,节点的跳数和高低阶业务的不同.
同时,结合IP路由算法如OSPF算法,考虑SDH环网保护（SNCP和MS-SPRING等）.所有这些都是在多种约束条件下的网络优化.
2.1 网络分层
对于实际网络,网络组成包括管道层、物理层（光缆、纤芯）、DWDM、SDH层.通过每层间的对应关系,建立层间映射模型.
2.2 SDH分层
对于SDH层,有核心层、汇聚层和接入层.有2种模型,一种是对每一层作为一个独立网络图进行计算,这种不能对全网起到有效的优化.另一种对不同层的节点赋予不同的权重,并反映到节点和边的计算中.在子网内部采用MS-SPRING,MSP,SNCP等选路.
2.3 高低阶属性
对于一条E1电路,在途经每个节点时,是否下低阶关系到网络业务的调配、定位等关系,必须对该节点赋予不同的属性.
2.4 受限最短路径优先(CSPF)算法
在通信网络中,使用Dijkstra和Bellman-Ford算法计算最短路径是很有效的,但如果要求将约束条件引入优化问题时,算法会变的十分复杂.约束最短路径优先(Constrained SPF)算法属于启发式算法,它是一种改进的最短路径约束算法,在网络中主要用来完成流量工程和快速的重路由.
2.5 用于CSPF计算的约束条件
通常约束条件分为两类：链路约束和路径约束.
2.5.1 链路约束
链路约束是指一条路径上链路的使用限制,即光链路的属性特征.
2.5.2 路径约束
路径约束是指在选定路径上性能度量标准值的加性或乘性组合的界限.
4. 结语
网络优化设计时遇到的一个难点是大量网络数据的收集、处理.由于数据量大,人工处理比较难,采用软件处理也存在网管数据格式和优化软件格式的转化问题.
通过以上分析,数学模型和优化软件是非常有用的,可以大大提高网络优化的科学性,减轻工作量.但是,实际网络环境是非常复杂的,优化工具不能完全代论文范文去思考和设计,因此在利用这些工具时,关键要了解原理和设计、优化思想.同时,数据输入时要力求准确,否则,结果不但没有参考价值,反而会误导.该文首次应用约束最短路径优先(Constrained SPF)算法在电力通信网络优化上,并对该功能进行了仿真测试,实际结果表明,优化模型及算法在通信网络规划和建设中起着科学设计、辅助决策的良好作用.
参考文献
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总结：这篇算法节点论文范文为免费优秀学术论文范文,可用于相关写作参考。
节点定位算法引用文献:
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