Path Routing in Mesh Optical Networks

Path Routing in Mesh Optical Networks pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:John Wiley & Sons Inc
作者:Labourdette, Jean-francois Bouillet
出品人:
页数:304
译者:
出版时间:2007-11
价格:940.00元
装帧:HRD
isbn号码:9780470015650
丛书系列:
图书标签:
  • 光网络
  • Mesh网络
  • 路径路由
  • 光路由
  • 网络优化
  • 通信网络
  • 光学网络
  • 路由算法
  • 网络性能
  • 光纤通信
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具体描述

Transport networks evolved from DCS (Digital Cross-connect Systems)-based mesh architectures, to SONET/SDH (Synchronous Optical Networking/Synchronous Digital Hierarchy) ring architectures in the 1990's. In the past few years, technological advancements in optical transport switches have allowed service providers to support the same fast recovery in mesh networks previously available in ring networks while achieving better capacity efficiency and resulting in lower capital cost. Optical transport networks today not only provide trunking capacity to higher-layer networks, such as inter-router connectivity in an IP-centric infrastructure, but also support efficient routing and fast failure recovery of high-bandwidth services. This is possible due to the emergence of optical network elements that have the intelligence required to efficiently control the network. Optical mesh networks will enable a variety of dynamic services such as bandwidth-on-demand, Just-In-Time bandwidth, bandwidth scheduling, bandwidth brokering, and optical virtual private networks that open up new opportunities for service providers and their customers alike. Path Routing in Mesh Optical Networks combines both theoretical as well as practical aspects of routing and dimensioning for mesh optical networks. All authors have worked as technical leaders for the equipment vendor Tellium who implemented such capabilities in its product, and whose product was deployed in service provider networks. Path Routing in Mesh Optical Networks * Presents an in-depth treatment of a specific class of optical networks, i.e. path-oriented mesh optical networks.* Focuses on routing and recovery, dimensioning, performance analysis and availability in mesh optical networks.* Explains and analyses routing specifically associated with Dedicated Backup Path Protection (DBPP) and Shared Backup Path Protection (SBPP) recovery architectures. As most of the core backbone networks evolve to mesh topologies utilizing intelligent network elements for provisioning and recovery of services, Path Routing in Mesh Optical Networks will be an invaluable tool for both researchers and engineers in the industry who are responsible for designing, developing, deploying and maintaining mesh optical networks. It will also be a useful reference book for graduate students and university professors who are interested in optical networks or telecommunications networking. With a foreword by Professor Wayne D. Grover, author of the book Mesh-Based Survivable Networks.

智能交通系统中的自适应路径规划与动态资源分配 本书概述: 本书深入探讨了现代智能交通系统中至关重要的两个核心问题:自适应路径规划(Adaptive Routing)和动态资源分配(Dynamic Resource Allocation)。随着城市化进程的加速和交通流量的日益复杂,传统的、静态的交通管理模式已难以应对瞬息万变的交通需求和突发事件。本书旨在为交通工程师、系统架构师以及相关领域的研究人员提供一套全面、深入且实用的理论框架和技术指南,以构建更加高效、鲁棒和响应迅速的未来交通网络。 全书内容聚焦于如何利用先进的计算模型、机器学习算法以及实时数据流,实现交通流的优化控制。我们摒弃了对光网络或特定物理拓扑的讨论,转而专注于交通流的逻辑结构、信息交换以及决策制定过程,这使得本书的理论基础能够广泛应用于公路交通、轨道交通乃至无人机编队管理等多种场景。 第一部分:交通流的建模与分析基础 本部分奠定了理解动态交通系统的基础。我们首先从宏观和微观层面解析交通流的特性。宏观上,引入了基于连续介质理论的交通流模型,例如 Lighthill-Whitham-Richards (LWR) 模型及其扩展,用以描述车队密度、速度和流量之间的相互关系。重点分析了拥堵波的形成、传播与消散机制,这对于理解路径规划的“瓶颈”至关重要。 微观层面,本书详细考察了车辆个体行为对整体交通的影响。我们采用了基于个体的仿真(Agent-Based Simulation)方法,构建了精细化的驾驶员决策模型,包括换道决策、跟车距离维持以及对突发事件的反应机制。通过引入心理物理学和博弈论的视角,我们探讨了不同驾驶员策略集合下的系统均衡状态,为后续的路径优化提供了现实的约束条件。 此外,我们深入分析了交通网络拓扑结构对拥堵模式的影响。不同于简单的节点-链路模型,我们引入了图论在网络结构分析中的高级应用,包括网络的连通性、中心性度量(如介数中心性、接近中心性)在评估关键路段脆弱性中的作用。这部分内容为确定网络的“关键控制点”提供了定量分析工具。 第二部分:自适应路径规划的理论与算法 自适应路径规划是本书的核心。它要求系统能够根据实时的交通状态(如路段占有率、平均速度、事故报告)动态地重新计算和调整路径。 我们首先系统性地回顾并超越了经典的静态最短路径算法(如 Dijkstra, Floyd-Warshall)。重点引入了时间相关成本函数(Time-Dependent Cost Functions),其中路径的成本不再是固定的距离或时间,而是时间的函数,且该函数依赖于出发时间和预期的网络状态。 接下来的章节专注于动态最短路径问题(Dynamic Shortest Path Problems, DSPP)。我们探讨了基于预测的路径规划,即系统不仅要考虑当前的交通状况,还要利用时间序列分析和交通预测模型(如基于 ARIMA 或 LSTM 的模型)来预测未来短时间内的路况。这催生了机会主义路径规划的概念,即在最优路径被预测性地“预定”之前,提前锁定资源或通知用户。 本书的创新之处在于详细阐述了基于多目标优化的鲁棒路径规划。在实际交通中,我们通常需要平衡多个相互冲突的目标,例如:最小化总体行程时间、最大化路径公平性(避免所有车辆都涌向同一条“最优”路线)、以及最小化路径对突发事件的敏感性。我们采用了帕累托最优(Pareto Optimality)的概念来求解这些多目标问题,并介绍了高效的启发式算法来处理高维度的决策空间。 第三部分:动态资源分配与协同控制 交通网络中的“资源”可以被理解为可用的路权、信号灯配时、可用的车道容量,甚至是通知用户的优先级。动态资源分配旨在有效地将这些稀缺资源分配给不同的交通需求。 本部分的核心是基于需求的信号控制。我们详细介绍了如何将传统的固定周期信号配时系统转变为完全响应式的系统。这涉及对路口处排队长度、车辆到达率的实时估计,并使用先进的控制理论,如模型预测控制(Model Predictive Control, MPC),来优化信号切换的间隔和相位时长。MPC 的引入使得系统能够前瞻性地处理信号变化对下游路口的影响,实现区域级的流量平滑。 此外,本书深入探讨了交通信息发布与用户均衡的交互。信息发布本身就是一种资源分配机制。我们使用 Wardrop 原理的动态扩展来分析不同信息精度下驾驶员的行为。当系统提供高精度信息时,路径选择会趋向于系统最优;然而,信息不完全或延迟会导致次优的用户均衡。本书提供了量化信息价值和成本的框架,指导管理者决定何时以及如何发布精确度不同的交通信息。 最后的章节讨论了网络弹性与故障恢复机制。在发生重大事故或基础设施故障时,网络必须迅速重构。我们应用了网络流理论的变体,构建了快速路径替代和流量重新分配的算法,确保在关键节点失效的情况下,整体网络的连通性和可接受的性能水平得以维持。 结论与展望 本书强调,未来智能交通系统的成功将依赖于计算的效率、模型的精确性以及系统各要素之间协同作用的能力。本书提供的理论工具和算法框架,为构建一个能够自我感知、自我优化和自我修复的动态交通基础设施提供了坚实的智力支撑。它不仅是关于“如何找到一条路”的指南,更是关于“如何管理一个不断变化且充满不确定性的交通生态系统”的综合性研究。

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