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期刊信息
  • 主管单位:
  • 中国科学技术协会
  • 主办单位:
  • 中国仪器仪表学会、上海光学仪器研究所、中国光学学会工程光学专业委员会
  • 主  编:
  • 庄松林
  • 地  址:
  • 上海市军工路516号上海理工大学《光学仪器》编辑部
  • 邮政编码:
  • 200093
  • 联系电话:
  • 021-55270110
  • 电子邮件:
  • gxyq@usst.edu.cn
  • 国际标准刊号:
  • 1005-5630
  • 国内统一刊号:
  • 31-1504/TH
  • 邮发代号:
  • 单  价:
  • 15.00
  • 定  价:
  • 90.00
光网络中基于人工鱼群算法的节点休眠技术
The node hibernation technology based on artificial fish swarm algorithm in the optical networks
投稿时间:2014-06-10  
DOI:10.3969/j.issn.1005-5630.2015.01.005
中文关键词:  网关节点  业务量  人工鱼群算法  休眠
英文关键词:gateway node  traffic load  AFSA  hibernation
基金项目:黑龙江省教育厅资助项目(12541055);东北石油大学青年教师基金(ky120237)
作者单位E-mail
刘祥楼 东北石油大学 电子科学学院, 黑龙江 大庆 163318
东北石油大学 黑龙江省高校校企共建测试计量技术及仪器仪表工程研发中心, 黑龙江 大庆 163318 
 
王东雪 东北石油大学 电子科学学院, 黑龙江 大庆 163318 wangdongxue90@163.com 
赵冬岩 东北石油大学 电子科学学院, 黑龙江 大庆 163318
东北石油大学 黑龙江省高校校企共建测试计量技术及仪器仪表工程研发中心, 黑龙江 大庆 163318 
 
程烁 东北石油大学 电子科学学院, 黑龙江 大庆 163318  
田晶 东北石油大学 电子科学学院, 黑龙江 大庆 163318  
摘要点击次数: 3200
全文下载次数: 4136
中文摘要:
      鉴于人工鱼群算法(AFSA)具有收敛速度快,易于寻址寻优等特点,在光网络节点休眠技术中引入人工鱼群算法。以光路由域中的网关节点作为研究对象,选用业务量作为搜索函数,执行算法中的各种寻址行为找到最优解,休眠不符合条件的节点,并根据传输的繁忙与空闲状态转换限定值,从而节约传输过程中的能耗。通过2组7个节点进行计算机仿真,并分别设定最大值的40%和50%为限定值,得到原始能耗与后期能耗的对比结果。由此可知,当限定值为最大值的40%时,2组数据均节能14%,当限定值为最大值50%时,能耗节约比例分别为28%和42%。证明该方法可有效节能。
英文摘要:
      Because of many characteristics of artificial fish swarm algorithm (AFSA) such as easy implementation, rapid convergence, addressing and optimizing, we use AFSA in the optical network of the node hibernation technology for the first time in order to save the routing energy. We let the gateway node to be the research object, choose traffic load to be the search function, conduct the addressing behavior to find the best solution, and then make the node that do not match the solution hibernate so that energy saving can be achieved. This method can change the limitation between busy and free, which saves the energy with transmission ongoing. Simulation of two groups with seven nodes is carried out. We set 40% and 50% of the maximum as the limitation. To compare the energy with and without using the algorithm, we find that when the limitation is 40% of the maximum, the both groups save 14% energy, and when the limitation is 50% of the maximum, 28% and 41% energy is saved. It proves that the method can save energy efficiently.
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