Algorithm to solve the RWA problem in wdm all-optical networks

Abstract

Bu çalışmada, tüm optik ağlardaki (dalga boyu dönüşüm olsun ya da olmasın) dalga boyu atama problemine karşı, trafik similasyon modeli ve çok düğümlü karınca kolonisi optimizasyonu algoritması ile çözüm önerilmiş ve uygulanmıştır. Bu performans çalışması; Trafik engelleme olasılıkları ile izin verilen yükü hesaplayarak trafiğin iki durum altında -Statik (çevrimdışı ) ve dinamik ( çevrimiçi )- yönlendirilmesi ve dalga boyu atama optimizasyon sorununu incelenmesi için uygulanacaktır. Bir karşılaştırma sonucunda klasik algoritmaların yanında yeni yöntemler ve algoritmalar kullanarak ağda bulunan muhtemel trafik olasılıkların en yaklaştığı ağ performansları ve davranışları gösterilecektir. Bu çalışmada karınca temelli algoritma ile açık problem karşısındaki en iyi performans ve en ideal parametre setleri belirlenecektir. Daha derin bir çalışma ise Karınca Kolonisi Parametrelerinden en uygun ayarı elde etmek ve yeni bir katkı sağlamak için yapılacaktır.In this thesis, Multi-Node Optimized Ant Colony Algorithm (M-NOACA) proposed and implemented to solve the routing and wavelength assignment problem in all-optical networks (with/without wavelength conversion) by simulating traffic with the routing and wavelength assignment (RWA) algorithms on all-optical WDM networks. A performance study will be apply to study the optimization problem of the routing and wavelength assignment under two cases of traffic; the static (offline) and dynamic (online) traffic by computing blocking probabilities, and the allowed load. With a comparison to show the performance and behavior of the network to approximate most of the possible traffic probabilities in the network by using a new methods and algorithms in addition with the classic algorithms. Determining an optimum set of parameters for an ant-based algorithm to achieve the best performance remains an open problem, in this research, a deep study is done to introduce a new contribution to obtain the optimal setting of Ant Colony parameters.