面向多层次、多指标的光网络规划与评估方法

doi:10.11959/j.issn.1000-0801.2019206

电信科学 ›› 2019, Vol. 35 ›› Issue (9): 58-68.doi: 10.11959/j.issn.1000-0801.2019206

面向多层次、多指标的光网络规划与评估方法

曹晓宏¹,徐思雅¹(),周桂平²,王英杰³,于波涛³

¹ 北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室，北京 100876
² 国网辽宁省电力有限公司，辽宁沈阳 110006
³ 北京国电通网络技术有限公司，北京 100070

修回日期:2019-09-02 出版日期:2019-09-20 发布日期:2019-09-30
作者简介:曹晓宏（1991- ），女，北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室硕士生，主要研究方向为网络管理与通信软件。|徐思雅（1988- ），女，博士，北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室讲师，主要研究方向为智能电力通信网网络管理。|周桂平（1981- ），男，博士，国网辽宁省电力有限公司高级工程师，主要研究方向为设备状态监测及故障诊断。|王英杰（1964- ），男，北京国电通网络技术有限公司高级工程师，主要研究方向为电力信息通信技术。|于波涛（1977- ），女，北京国电通网络技术有限公司高级工程师，主要研究方向为电力通信信息管理。
基金资助:
国家重点研发计划基金资助项目(2016YFB0901200)

Multi-level and multi-index planning and evaluation method for optical network

Xiaohong CAO¹,Siya XU¹(),Guiping ZHOU²,·ingjie WANG³,Botao ·U³

¹ China State Key Laboratory of Networking and Switching Technology,Beijing University of Posts and Telecommunications,Beijing 100876,China
² State Grid Liaoning Electric Power Co.,Ltd.,Shenyang 110006,China
³ Beijing Guodiantong Network Technology Co.,Ltd.,Beijing 100070,China

Revised:2019-09-02 Online:2019-09-20 Published:2019-09-30
Supported by:
The National Key Research and Development Program of China(2016YFB0901200)

摘要/Abstract

摘要：

首先深入分析了影响业务可靠性的关键指标，并建立了面向可靠性和建设成本的网络规划模型，然后设计了自适应免疫算法以求解网络规划方案。进而，建立了面向多层次、多指标的网络规划方案评估模型，并使用神经网络算法获得指标权重，实现对网络规划方案的全面、有效评估。通过仿真可知，提出的面向多层次、多指标的光网络规划与评估方法能够提高光缆资源利用率和站点成环率、降低网络建设成本以及保障网络可靠性，有助于提高运维人员的工作效率和运维水平。

关键词: 光网络, 网络规划, 评估模型, 自适应免疫算法, 神经网络算法

Abstract:

The key indicators affecting business reliability were analyzed in depth,and a network planning model for reliability and construction cost was established.Then an adaptive immune algorithm was designed to solve the network planning model.Then,a multi-level and multi-index oriented evaluation model for network planning method was established,and the weights of the indexes were obtained by using neural network algorithm,so as to achieve a comprehensive and effective evaluation of the network planning method.The simulation results show that the multi-level and multi-index oriented optical network planning and evaluation method proposed can improve the utilization of optical cable resources and the site ring rate,reduce the network construction cost,ensure the network reliability,and help to improve the efficiency and quality of network operation and maintenance.

Key words: optical network, network planning, evaluation model, adaptive immune algorithm, neural network algorithm

中图分类号:

G304

曹晓宏,徐思雅,周桂平,王英杰,于波涛. 面向多层次、多指标的光网络规划与评估方法[J]. 电信科学, 2019, 35(9): 58-68.

Xiaohong CAO,Siya XU,Guiping ZHOU,·ingjie WANG,Botao ·U. Multi-level and multi-index planning and evaluation method for optical network[J]. Telecommunications Science, 2019, 35(9): 58-68.

图/表 9

表1

指标模型中各层次指标定义及计算方式"

评估维度	二级指标	三级指标	计算方法	正常指标值
物理层	健康度	设备完好率	完好的台时数/日历工作台时数。	≥95％
			完好台时数等于日历工作台时减去故障及其修理的总台时数
		平均故障间隔时间	设备的寿命单位总数/故障总次数	寿命为 10 年的设备，其故障次数应小于100次
		设备紧急故障次数	统计	≤28次
		设备重大缺陷次数	统计	≤21次
		光缆完好率	完好台时数/日历工作台时数	≥99.93%
		平均故障时间	光缆的寿命单位总数/故障总数	≥43 800 h
		光缆重大缺陷次数	统计	≤3
		光缆紧急缺陷次数	统计	≤5
	修复性	光电复合缆故障消除及时率	排除光电复合缆故障的时间/光缆故障排除标准时间	≤94.25%
		普通光缆故障消除及时率	排除普通类型光缆故障的时间/光缆故障排除标准时间	≤82.25%
		光缆段故障平均修复效率	总修复时间/总故障设备数目	≤98.6
		光电复合缆故障消除及时率	光电复合缆故障时间/修复故障时间	≥87.5％
	扩展性	核心板卡冗余率	空闲板卡数/设备总板卡数	≤4%
		业务槽位冗余率	可增加业务槽位数目/总槽位数目	≥20%
		光缆带宽余量率	剩余带宽/可用最高带宽	≥30%
		光缆光纤余量率	未用光纤数目/总光纤数目	光纤余量数≥4根
网络层	网络架构稳健度	网络关键点百分比	关键点个数/总节点数	≤4%
		网络平均直径	两点间距离总和/节点数	5.9,6.1]
		网络成环率	有效成环的设备数量/总设备数量	≥60%
		网络边介数	Math.sum(v和w之间经过边p的最短路径数目/v 和 w 之间最短路径总数目)（v：站点 v （与w相连）；w：站点w（与v相连）；p：链路p）	≤0.1
		网络平均度	网络总度数/节点总数	[2.4，3.6]
		平均路径长度	网络路径总长度/路径条数	[2，6]
	网络性能	误码率	传输的误码/传输的总码数	≤10^-6
		抖动时间	最大时延-最小时延	<100 ms
		吞吐量	每秒请求次数	≥1 000
		过载分组丢失率	分组丢失数/发送分组数	≤1%
		网络时延/ms	发送时延+传播时延	(0,30)极快(30,50)良好(50,100)普通(100,100+)差

表1

（

图1

图2

表2

表3

表4

图3

图4

参考文献 14

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评估维度	二级指标	三级指标	计算方法	正常指标值
业务层	故障保护	故障保护率	故障保护成功次数/故障发生次数	≥99.3%
		波长冗余率	消耗的保护波长/总的占用波长总和	≥95%
		重光率	0.95（平均重光传输设备数量/光传输设备数量）+0.05	≥99.9%
			（平均重光缆数/光缆总数）
		路径跳数变化率	Math.abs(故障前业务平均跳数-故障后业务平均跳数)/故障后业务平均跳数	≤24%
	业务风险	边风险值	链路承载业务数量	≤4
		节点风险值	站点承载业务数量	≤5
		网络风险值	链路风险值+节点风险值	-
		业务风险均衡度	业务发生风险性×风险发生的严重性	0.630 1

参数类型	参数值
种群规模	70
抗体长度	22
光缆带宽冗余率权重λ	0.5
光缆光纤冗余率权重μ	0.5
成环率权重α	0.4
度加权值权重β	0.3
光缆资源闲置率γ	0.3
目标函数权重ω₁	0.6（可调）
目标函数权重ω₂	0.4（可调）
克隆公式中常数k₁	30
交叉公式中常数k₂	0.1
交叉公式中常数k₃	0.8
交叉公式中常数k₄	0.3
变异公式中常数k₅	0.2
变异公式中常数k₆	10
变异公式中常数k₇	0.9
抗体亲和度中常数k₈	1 000
抗体亲和度中常数k₉	1

算法名称	交叉概率C₁	变异概率C₂	克隆尺寸N_i	进化代数G_i	其他参数
自适应免疫算法	见表2	见表2	见表2	1 000	见表2
免疫算法	0.7	0.01	1:1	1 000	见表2

(ω₁,ω₂)	网络建设成本C	可靠性R	站点成环率	成环站点度加权值	光缆资源闲置率
(0.1,0.9)	310	95.2%	100%	0.12	0.89
(0.2,0.8)	295	90.1%	100%	0.22	0.80
(0.3,0.7)	260	83.9%	100%	0.28	0.77
(0.4,0.6)	235	79.5%	98%	0.32	0.6
(0.5,0.5)	195	71%	91%	0.44	0.55
(0.6,0.4)	170	69%	88%	0.49	0.43
(0.7,0.3)	135	60.7%	74%	0.53	0.39
(0.8,0.2)	110	54%	66%	0.61	0.34
(0.9,0.1)	98	48%	52%	0.78	0.23

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面向多层次、多指标的光网络规划与评估方法

Multi-level and multi-index planning and evaluation method for optical network

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