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摘要
光通信链路资源分配中存在冲突的情况，导致均衡度差。为此，以平均节点和链路的负载为代价，引入机器学习理论，研究光通信链路资源分配优化问题。首先，根据初始逻辑光通信链路与物理光通信链路，通过网络效用最优化方法，解决多目标光通信链路资源合理化跨层资源分配的问题。建立通信网络效用最优模型，通过采集光通信链路信息资源传输的平均数据量，提取信息资源分配的实时变化特征，得到光通信链路资源分配的传递的基础路径链。通过学习光通信链路资源分配过程中的资源信息，合理化分配资源。实验结果表明，引入机器学习理论的光通信链路资源分配方法，在通信冲突率和负载均衡度两个方面具有更好的性能。
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单位河北师范大学汇华学院
