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特許7434523大域的並行最適化経路を計算する方法、機器及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2024-02-09
(45)【発行日】2024-02-20
(54)【発明の名称】大域的並行最適化経路を計算する方法、機器及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体
(51)【国際特許分類】
H04L 45/645 20220101AFI20240213BHJP
【ＦＩ】
H04L45/645
【請求項の数】
12
(21)【出願番号】P 2022505478
(86)(22)【出願日】2020-07-23
(65)【公表番号】
(43)【公表日】2022-09-30
(86)【国際出願番号】 CN2020103798
(87)【国際公開番号】W WO2021027519
(87)【国際公開日】2021-02-18
【審査請求日】2022-01-26
(31)【優先権主張番号】201910754127.5
(32)【優先日】2019-08-15
(33)【優先権主張国・地域又は機関】CN
(73)【特許権者】
【識別番号】511151662
【氏名又は名称】中興通訊股▲ふん▼有限公司
【氏名又は名称原語表記】ＺＴＥ ＣＯＲＰＯＲＡＴＩＯＮ
【住所又は居所原語表記】ＺＴＥ Ｐｌａｚａ，Ｋｅｊｉ Ｒｏａｄ Ｓｏｕｔｈ，Ｈｉ－Ｔｅｃｈ Ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ Ｐａｒｋ，Ｎａｎｓｈａｎ Ｓｈｅｎｚｈｅｎ，Ｇｕａｎｇｄｏｎｇ ５１８０５７ Ｃｈｉｎａ
(74)【代理人】
【識別番号】110001195
【氏名又は名称】弁理士法人深見特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】肖 述 超
【審査官】鈴木 香苗
(56)【参考文献】
【文献】欧州特許出願公開第０２０６３５８５（ＥＰ，Ａ１）
【文献】国際公開第２０１６／１０４７１９（ＷＯ，Ａ１）
【文献】中国特許出願公開第１０３５８１００６（ＣＮ，Ａ）
【文献】藤岡 新也 ほか，ネットワークの全体最適化手法の検討 Study of network global optimization methods，電子情報通信学会技術研究報告 Ｖｏｌ．１１３ Ｎｏ．２０７ IEICE Technical Report，日本，一般社団法人電子情報通信学会 The Institute of Electronics,Information and Communication Engineers，2013年09月05日，pp.49-54
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｈ０４Ｌ ４５／６４５
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
大域的並行最適化経路を計算する方法であって、経路計算要素ＰＣＥが、トポロジ構造に基づいて、１つまたは複数のサービス内の各サービスの最適経路を個別に計算し、且つ前記各サービスの前記最適経路に、最適スペクトルリソースを個別に割り当てるステップと、
前記ＰＣＥが、前記各サービスの前記最適経路と最適スペクトルリソースの両方をパラメータとして、または前記各サービスの最適経路をパラメータとして、目的関数に従って前記各サービスおよび前記１つまたは複数のサービス内の全てのサービスを評価して、前記各サービスの最小目標値及び前記全てのサービスの最小目標値を算出するステップと、
前記ＰＣＥが、トポロジ構造に基づいて、前記各サービスの実際の経路を順次計算し、実際の最適経路とし、且つ前記実際の経路に実際のスペクトルリソースを順次割り当て、実際の最適スペクトルリソースとするステップと、
前記ＰＣＥが、前記各サービスの前記実際の最適経路及び／または前記実際の最適スペクトルリソースをパラメータとして、前記目的関数に従って前記全てのサービスを評価して、前記全てのサービスの実際の目標値を算出し、実際の最適目標値とするステップと、
再計算の回数が閾値に達したことと、
前記実際の最適目標値と前記全てのサービスの最小目標値との差分値が既定値以下であることと、
の少なくとも１つが満たされるまで、前記ＰＣＥが前記１つまたは複数のサービス内のサービスサブセットを並べ替え、並べ替えされたサービス順序に従って、前記サービスサブセット内の各サービスの実際の経路を再計算し且つスペクトルリソースを再割り当てし、前記全てのサービスの実際の目標値を再計算し、再計算された前記実際の目標値が再計算前の前記実際の目標値よりも小さい場合、前記実際の最適目標値を更新し且つ前記実際の最適経路及び前記実際の最適スペクトルリソースを更新するステップと
を含む、
方法。
【請求項2】
前記ＰＣＥが前記各サービスの前記実際の経路を順次計算するステップは：前記目的関数を最も優先度の高い制約条件とし、前記各サービスぞれぞれの制約条件を考慮して、前記各サービスの前記実際の経路を順次計算するステップを含む
請求項１に記載の方法。
【請求項3】
前記ＰＣＥが前記各サービスの前記実際の経路を順次計算するステップはさらに：前記各サービスの前記最小目標値が大きい順に前記各サービスの前記実際の経路を順次計算するステップ、又は
前記各サービスの前記最小目標値が小さい順に前記各サービスの前記実際の経路を順次計算するステップ、又は
前記各サービスの前記実際の経路をランダムな順序で順次計算するステップ、
のうちの一つを含む請求項１に記載の方法。
【請求項4】
前記ＰＣＥが前記各サービスの前記最適経路を個別に計算するステップは：前記目的関数を最も優先度の高い制約条件とし、前記各サービスぞれぞれの制約条件を考慮して、前記各サービスの前記最適経路を個別に計算するステップを含む
請求項１に記載の方法。
【請求項5】
前記ＰＣＥが前記実際の最適経路と前記実際の最適スペクトルリソースを更新するステップはさらに：以前に計算された前記実際の目標値を前記実際の最適目標値として記憶するステップと、
以前に計算された前記各サービスの実際の経路を前記実際の最適経路として記憶するステップと、
以前に割り当てられた前記実際のスペクトルリソースを前記実際の最適スペクトルリソースとして記憶するステップと、
並べ替えられた順序に従って、前記サービスサブセット内の各サービスの実際の経路を再計算し、且つ対応するスペクトルリソースを再割り当てするステップであって、前記１つまたは複数のサービスのうち、前記サービスサブセット以外の他のサービスの実際の経路と実際のスペクトルリソースを変更しないステップと、
前記目的関数に従って、前記全てのサービスの実際の目標値を再計算するステップと、
再計算された実際の目標値が記憶された前記実際の最適目標値より小さい場合、記憶された前記実際の最適目標値を前記再計算された実際の目標値に更新し、記憶された前記実際の最適経路を再計算された前記全てのサービスの実際の経路に更新し、且つ記憶された前記実際の最適スペクトルリソースを再割り当てされた前記全てのサービスの実際のスペクトルリソースに更新するステップと、
を含む請求項１に記載の方法。
【請求項6】
前記目的関数は：前記目的関数に従って計算される目標値が経路の総帯域幅消費量である総帯域幅消費量を最小化するＭＢＣ、又は
前記目的関数に従って計算される目標値が最大負荷リンクの負荷値である最大負荷リンクの負荷値を最小化するＭＬＬ、又は
前記目的関数に従って計算される目標値が経路総コストである経路総コストを最小化するＭＣＣ、
のうちの一つである請求項１に記載の方法。
【請求項7】
前記ＰＣＥが前記サービスサブセットを並べ替えるステップは、前記１つまたは複数のサービスの現在の順序に従って、前記１つまたは複数のサービスから前記サービスサブセットを順次選択するステップと、
前記サービスサブセット内の各サービスの順序を順に反転させて並び替えを行うステップと、
を含む請求項１に記載の方法。
【請求項8】
前記サービスサブセットは：前記１つまたは複数のサービスのうち整列された連続のサービス、又は
前記１つまたは複数のサービスのうち整列された非連続のサービス、
を含む請求項１に記載の方法。
【請求項9】
前記既定値は既定比例値Ｓと前記全てのサービスの最小目標値との積であり、前記既定比例値Ｓはゼロ以上の非負値である請求項１に記載の方法。
【請求項10】
前記ＰＣＥが経路計算クライアントＰＣＣから前記１つまたは複数のサービスの経路計算要求を受信するステップと、前記ＰＣＥが、前記１つまたは複数のサービス内の各サービスの前記実際の経路と、前記実際の経路に対して割り当てられた実際のスペクトルリソースとを含む経路計算結果を前記ＰＣＣに送信するステップと、
をさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項11】
大域的並行最適化経路を計算する機器であって、 コンピュータ実行可能な命令が記憶されたメモリと、
前記メモリにカップリングされたプロセッサと、を含み、前記コンピュータ実行可能な命令が前記プロセッサによって実行された時、前記機器に請求項１から１０の何れか一項に記載の方法を実現させる
機器。
【請求項12】
請求項１から１０の何れか一項に記載の方法を実行するためのコンピュータプログラムが記憶されたコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
［関連出願の相互参照］
本願は出願番号が２０１９１０７５４１２７．５で、出願日が２０１９年０８月１５日である中国特許出願に基づいて提出され、その中国特許出願の優先権を主張し、その中国特許出願の全ての内容を参考として本願に援用する。
本願は出願番号が２０１９１０７５４１２７．５で、出願日が２０１９年０８月１５日である中国特許出願に基づいて提出され、その中国特許出願の優先権を主張し、その中国特許出願の全ての内容を参考として本願に援用する。
【0002】
本発明の実施例は光伝送ネットワーク通信の分野に関し、特に光伝送ネットワークにおける大域的並行最適化経路を計算する方法、機器及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に関する。
【背景技術】
【0003】
光伝送ネットワーク構造の中で、経路計算要素（ＰＣＥ：Ｐａｔｈ Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ Ｅｌｅｍｅｎｔ）はネットワークの中で経路計算専用の機能実体であり、既知のネットワークトポロジ構造と制約条件に基づいて、経路計算クライアント（ＰＣＣ：Ｐａｔｈ Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ Ｃｌｉｅｎｔ）の要求に応じて制約条件を満たす最適経路を算出することができる。
【0004】
ＰＣＥとＰＣＣは、ネットワーク機器の内部に集積されてもよいし、それぞれ別の機器であってもよく、ネットワーク上の任意の場所に位置することが可能である。例えば、ＰＣＥはＳＤＯＮ（Ｓｏｆｔｗａｒｅ Ｄｅｆｉｎｅｄ Ｏｐｔｉｃａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）コントローラの内部に集積できる。ＰＣＣとＰＣＥ間は専用の通信プロトコルで通信し、経路計算要求を提出し、経路計算結果を得ることができる。例えば、ＰＣＣとＰＣＥは経路計算要素通信プロトコルＰＣＥＰ（ＰＣＥ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）で通信することができる。
【0005】
並行マルチサービス経路の計算を実現するための既存の方法の１つは、ＧＣＯ（Ｇｌｏｂａｌ Ｃｏｎｃｕｒｒｅｎｔ Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ）大域的並行最適化の経路計算方法である。ＧＣＯ技術はネットワークトポロジにおいて現在既に確立されている全てのＴＥ（Ｔｒａｆｆｉｃ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ） ＬＳＰ（Ｌａｂｅｌ Ｓｗｉｔｃｈｅｄ Ｐａｔｈ）に基づくとともに、確立された各サービスそれぞれの制約条件を考慮して、最適な経路結果の集合を得る。例えば、サービスの制約には、通過するノード、避けるノード、通過するリンク及び／または避けるリンクなどが含まれる。
【0006】
ＧＣＯは主に集中型ネットワーク構造、例えばＰＣＥやＳＤＯＮコントローラに応用されている。分散型ＬＳＲ（Ｌａｂｅｌ Ｓｗｉｔｃｈｉｎｇ Ｒｏｕｔｅｒ）でもＧＣＯを使用できる。しかし、ＧＣＯを用いた分散型ＬＳＲでは、ネットワーク全体の安定性に影響を与えないように、ＰＣＥ間に複雑な同期メカニズムが必要である。
【0007】
プロバイダがネットワーク計画で同時に１組のサービスを確立する必要がある場合、ネットワークリソースを最大限に利用し、経路計算中の渋滞を最大限に回避し、比較的優れた経路集合を得るためには、大域的並行最適化された経路計算方法を使用する必要がある。ネットワークで実際に障害が発生し、一連のＴＥ ＬＳＰが最適な再ルーティングを必要とする場合も、大域的並行最適化された経路計算方法を必要とする。
【0008】
新しいＴＥ ＬＳＰがネットワークに追加されたり、ネットワークからＴＥ ＬＳＰが削除されたりすると、大域的なネットワークリソースが分散され、ネットワークにすでに存在するＴＥ ＬＳＰは最適なリソース使用状況を提供しなくなる。ネットワークリソースの利用率を向上させるためには、ネットワーク内のサービス経路を再最適化する必要がある。大域的並行最適化経路計算は、ネットワークトポロジ全体と既存の全てのＴＥ ＬＳＰ及びその制約を同時に考慮して、ネットワーク全体を再最適化することで、全てのＴＥ ＬＳＰの制約を満たすことができる。一方、大域的並行最適化経路計算は、局所的なＴＥ ＬＳＰまたは局所的なネットワークトポロジだけを考慮して、一部のネットワークを再最適化することもできる。ネットワークを再最適化するプロセスには、既存のサービス経路を再調整し、以前の経路を新しい経路に置き換えることが含まれる。
【0009】
並行マルチサービス経路計算を実現するために、いくつかの場合では、通常のやり方としては、ネットワークトポロジや既存のＴＥ ＬＳＰ及びその制約などを数学モデルに変換し、混合整数線形計画法を用いて解き、ＭＩＬＰ（Ｍｉｘｅｄ Ｉｎｔｅｇｅｒ Ｌｉｎｅａｒ Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ）と表記する。常用の商用ソルバーにはＣＰＬＥＸ、Ｇｕｒｏｂｉ、ＸＰＲＥＳＳがあり、オープンソースの非商用ソルバーにはＣＢＣ、ＳＣＩＰなどがある。しかし、これらのソルバーは線形モデルの問題のみに対処でき、非線形モデルの問題には対処できない。例えば、常用のソルバーでは、光ネットワーク構造における一部の複雑なモデルの問題に対処できない。また、ネットワークトポロジ規模の拡大とサービス経路数の増加に伴い、ソルバーを用いてサービス経路を計算する時間も指数関数的に上昇している。また、商用ソルバーの販売価格が非常に高く、一般的にはスタンドアローンで毎年課金する。これも非常に重要な考慮事項である。
【0010】
他の場合では、力ずくで求解する方法を採用する。具体的には、現在よく使われている目的関数は：総帯域幅消費量を最小化する（ＭＢＣ：Ｍｉｎｉｍｉｚｅ ａｇｇｒｅｇａｔｅ Ｂａｎｄｗｉｄｔｈ Ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ）目的関数、最大負荷リンクの負荷値を最小化する（ＭＬＬ：Ｍｉｎｉｍｉｚｅ ｔｈｅ ｌｏａｄ ｏｆ ｔｈｅ Ｍｏｓｔ Ｌｏａｄｅｄ Ｌｉｎｋ）目的関数、経路総コストを最小化する（ＭＣＣ：Ｍｉｎｉｍｉｚｅ Ｃｕｍｕｌａｔｉｖｅ Ｃｏｓｔ ｏｆ ａ ｓｅｔ ｏｆ ｐａｔｈｓ）目的関数を含む。上記力ずくで求解する方法は、目的関数ごとに、異なるサービス経路順番に応じて各サービスの経路を順次計算し、最終的に目的関数を満たす最適結果を得る。この力ずくで求解する方法によって最終的に得られる結果は目的関数を満たす最適結果であり、すなわち、最終的に得られる結果と目的関数を満たす最適結果との差はゼロである。しかし、サービス経路の数が増加した場合において、この力ずくで求解する方法がかかる時間は急激に上昇し、全体的な時間量は膨大である。この状況は具体的な応用過程では受け入れがたいものである。
【0011】
以上をまとめると、場合によっては、光ネットワーク構造における複雑なモデルに対処できないという問題、計算されたサービス経路結果と目的関数を満たす最適結果との差が大きい（すなわち、近似度が小さい）という問題、機器の使用費用が高いという問題、さらに、トポロジの規模が大きくなることによるサービス経路の計算にかかる時間が長すぎるという問題がある。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【0012】
そこで、本発明の実施例は大域的並行最適化経路を計算する方法、機器及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供する。
【0013】
本発明の実施例は大域的並行最適化経路を計算する方法を提供し、前記方法は：経路計算要素ＰＣＥは、トポロジ構造に基づいて、１つまたは複数のサービス内の各サービスの実際の経路を順次計算し、実際の最適経路とするステップと、ＰＣＥは実際の経路に実際のスペクトルリソースを順次割り当て、実際の最適スペクトルリソースとするステップと、ＰＣＥは目的関数に従って、全てのサービスの実際の目標値を計算し、実際の最適目標値とするステップと、再計算の回数が閾値に達するまで、及び／または前記実際の最適目標値と前記全てのサービスの最小目標値との差分値が既定値以下になるまで、ＰＣＥが１つ又は複数のサービス内のサービスサブセットを並べ替え、サービスサブセット内の各サービスの実際の経路を再計算しかつスペクトルリソースを再割り当てし、全てのサービスの実際の目標値を再計算し、実際の最適目標値を更新し、かつ実際の最適経路と実際の最適スペクトルリソースを更新するステップと、を含み、実際の最適目標値は算出される全ての実際の目標値のうちの最小値である。
【0014】
本発明の実施例はさらに：大域的並行最適化経路を計算する機器を提供し、前記機器は：コンピュータ実行可能な命令が記憶されたメモリと、メモリにカップリングされたプロセッサと、を含み、コンピュータ実行可能な命令がプロセッサによって実行された時、この機器に上記の大域的並行最適化経路を計算する方法のステップを実現させる。
【0015】
本発明の実施例はさらに：コンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供し、前記コンピュータ読み取り可能な記憶媒体には、上記の大域的並行最適化経路を計算する方法のステップを実現するコンピュータプログラムが記憶されている。
【0016】
以上の説明は本発明の一部の技術案の概要に過ぎず、本発明の技術的手段をより明確に把握して、明細書の内容に則って実施できるように、かつ本発明の上記とその他の目的、特徴及び利点をより分かりやすくするために、以下では、特にここに本発明の具体的な実施形態を列挙する。
【0017】
以下の好ましい実施例の詳細な説明を読むことによって、当業者にとって、各種の他の長所と利点は明らかになる。図面は好ましい実施例を示すためであり、本発明に対する制限とはみなさない。なお、全ての図面において、同じ符号で同じ部品を示す。
【図面の簡単な説明】
【0018】
【図1A】本発明の実施例が提供する一つのサービス経路の模式図である。
【図1B】本発明の実施例が提供する一つのＰＣＥとＰＣＣネットワーク接続模式図である。
【図2】本発明の実施例が提供する一つの大域的並行最適化経路を計算する模式フローチャートである。
【図3】本発明の実施例が提供するサービス経路とスペクトル反復最適化を確定する模式フローチャートである。
【図4】本発明の実施例が提供する光伝送ネットワークトポロジの模式図である。
【図5】本発明の実施例が提供するもう一つの光伝送ネットワークトポロジの模式図である。
【図6】本発明の実施例が提供するもう一つの光伝送ネットワークトポロジの模式図である。
【図7】本発明の実施例が提供するＰＣＥの構造模式図である。
【発明を実施するための形態】
【0019】
以下では、図面を参照して本発明の例示的実施例についてより詳細に説明する。図面では本発明の例示的実施例を示しているが、ここで述べた実施例に限定されることなく、各種の形式により本発明を実現できる。むしろ、これらの実施例を提供するのは、本発明をよりはっきり理解できるようにするためで、かつ本発明の範囲を完全に当業者に伝えられるようにするためである。
【0020】
【0021】
目的関数における用語は以下となる：
－ Ｎ本のリンクを含むネットワーク｛Ｌｉ，（ｉ＝１．．．Ｎ）｝。
－ Ｎ本のリンクを含むネットワーク｛Ｌｉ，（ｉ＝１．．．Ｎ）｝。
【0022】
－ Ｋ本のリンクからなる経路Ｐ｛Ｌｐｉ，（ｉ＝１．．．Ｋ）｝。
－ リンクＬのＭｅｔｒｉｃはＭ（Ｌ）と表す。ｍｅｔｒｉｃはコストや時間遅延などとすることができる。
－ リンクＬのＭｅｔｒｉｃはＭ（Ｌ）と表す。ｍｅｔｒｉｃはコストや時間遅延などとすることができる。
【0023】
－ 経路ＰのコストはＣ（Ｐ）と表し、ここではＣ（Ｐ）＝ｓｕｍ｛Ｍ（Ｌｐｉ），（ｉ＝１．．．Ｋ）｝となる。
【0024】
－ リンクＬ上の残存帯域幅をｒ（Ｌ）と表す。
－ リンクＬ上の最大予約可能帯域幅をＲ（Ｌ）と表す。
－ リンクＬ上の最大予約可能帯域幅をＲ（Ｌ）と表す。
【0025】
１）総帯域幅消費量を最小化する（ＭＢＣ：Ｍｉｎｉｍｉｚｅ ａｇｇｒｅｇａｔｅ Ｂａｎｄｗｉｄｔｈ Ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ）目的関数
全てのサービスの総帯域幅消費量が最小で、つまりＡｇｇｒｅｇａｔｅ ｂａｎｄｗｉｄｔｈ ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎの値が最小である。
全てのサービスの総帯域幅消費量が最小で、つまりＡｇｇｒｅｇａｔｅ ｂａｎｄｗｉｄｔｈ ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎの値が最小である。
【0026】
目的関数の説明：（ｓｕｍ｛Ｒ（Ｌｉ）－ｒ（Ｌｉ），ｉ＝１．．．Ｎ｝）が最小であることを確保するように、１組の経路を算出する。
【0027】
ここで、Ｒ（Ｌｉ）はトポロジ内のあるリンクＬｉ上の予約可能な帯域幅を表す。ｒ（Ｌｉ）はトポロジ内のあるリンクＬｉ上の残存帯域幅である。Ｒ（Ｌｉ）－ｒ（Ｌｉ）の合計が最小であるということは、結果経路内の全てのリンクにおける使用済みの帯域幅の合計が最小であることが望ましいということを意味する。
【0028】
２）最大負荷リンクの負荷値を最小化する（ＭＬＬ：Ｍｉｎｉｍｉｚｅ ｔｈｅ ｌｏａｄ ｏｆ ｔｈｅ Ｍｏｓｔ Ｌｏａｄｅｄ Ｌｉｎｋ）目的関数
全てのサービスにおいて最大負荷リンクの負荷が最小で、つまりＬｏａｄ ｏｆ ｔｈｅ ｍｏｓｔ ｌｏａｄｅｄ ｌｉｎｋの値が最小である。
全てのサービスにおいて最大負荷リンクの負荷が最小で、つまりＬｏａｄ ｏｆ ｔｈｅ ｍｏｓｔ ｌｏａｄｅｄ ｌｉｎｋの値が最小である。
【0029】
目的関数の説明：（ｍａｘ｛（Ｒ（Ｌｉ）－ｒ（Ｌｉ））／Ｒ（Ｌｉ），ｉ＝１．．．Ｎ｝）が最小であることを確保するように、１組の経路を算出する。
【0030】
ここで、Ｒ（Ｌｉ）はトポロジ内のあるリンクＬｉ上の予約可能な帯域幅を表す。ｒ（Ｌｉ）はトポロジ内のあるリンクＬｉ上の残存帯域幅である。Ｒ（Ｌｉ）－ｒ（Ｌｉ）／Ｒ（Ｌｉ）とは、あるリンクＬｉ上の帯域幅の使用率を意味する。結果経路上の全てのリンクの中で最も大きいものの負荷が最小になる必要がある。
【0031】
３）経路総コストを最小化する（ＭＣＣ：Ｍｉｎｉｍｉｚｅ Ｃｕｍｕｌａｔｉｖｅ Ｃｏｓｔ ｏｆ ａ ｓｅｔ ｏｆ ｐａｔｈｓ）目的関数
全てのサービス経路のコストの合計が最小で、つまりＣｕｍｕｌａｔｉｖｅ ＴＥ ｃｏｓｔの値が最小である。
全てのサービス経路のコストの合計が最小で、つまりＣｕｍｕｌａｔｉｖｅ ＴＥ ｃｏｓｔの値が最小である。
【0032】
目的関数の説明：（ｓｕｍ｛Ｃ（Ｐｉ），ｉ＝１．．．ｍ｝）が最小であることを確保するように、１組の経路｛Ｐ１．．．Ｐｍ｝を算出する。
【0033】
ここで、Ｃ（Ｐｉ）は、経路中の全てのリンクのコストの合計であってもよいし、経路中の全てのリンクの時間遅延の合計であってもよい。
【0034】
図１Ｂは本発明の実施例が提供する一つのＰＣＥとＰＣＣネットワーク接続模式図である。図１Ｂに示すように、ＰＣＥ １０１はＰＣＣ １０２と接続されており、両者の間では通信が行われている。図１Ｂは１つのＰＣＥと１つのＰＣＣのみを示しているが、本発明の実施例はＰＣＥが接続するＰＣＣの数を制限しない。当然のことながら、実際の光ネットワーク構造では、ＰＣＥの数及びＰＣＣの数は１つまたは複数であってもよい。
【0035】
本発明の実施例において、代替的に、ＰＣＥ １０１は、ＰＣＣ １０２から１つ又は複数のサービスのサービス経路を最適化する要求を受信し、そして、ＰＣＥ １０１は、大域的並行最適化経路を計算するための方法を実行する。要求された１つ又は複数のサービス内の各サービスの最適化された経路が算出され、最適化された経路に対して実際のスペクトルリソースが割り当てられた後、ＰＣＥ １０１は、ＰＣＣ １０２にこれらの最適化された経路と、最適化された経路に対して割り当てられた実際のスペクトルリソースとを送信する。
【0036】
図２は本発明の実施例が提供する一つの大域的並行最適化経路を計算する模式フローチャートである。大域的並行最適化経路計算方法では、まず、ＰＣＥ（例えば、図１Ｂに示すＰＣＥ １０１）が、１つまたは複数のサービスの最適経路と最適スペクトルリソースを確定する。次に、ＰＣＥは、１つまたは複数のサービスの実際の経路と実際のスペクトルリソースに対する反復最適化プロセスを実行する。
【0037】
具体的には、図２に示すように、ブロック２０１で、ＰＣＥ（例えば、図１Ｂに示すＰＣＥ １０１）は、ネットワークトポロジ構造とネットワーク内のスペクトルリソース全体に基づいて、各サービスの最適経路を個別に計算し、各サービスの最適経路に、最適スペクトルリソースを個別に割り当てる。
【0038】
本発明の実施例において、代替的に、ネットワークターゲットトポロジにおいて、ＰＣＥは目的関数を最も優先度の高い制約条件とし、各サービスのそれぞれの制約条件を加えて、各サービスのサービス経路をそれぞれ計算し、各サービスにスペクトルリソースを割り当てる。すなわち、ＰＣＥは１つまたは複数のサービス内の各サービスについて個別にサービス経路を計算し且つスペクトルリソースを割り当て、他のサービスの状況を考慮しないため、このプロセスは各サービスについての最適経路と最適スペクトルリソースを必然的に獲得する。
【0039】
ブロック２０２において、ＰＣＥ（例えば図１Ｂに示すＰＣＥ １０１）は、各サービスの最適経路と対応するスペクトルリソースの両方をパラメータとして、または各サービスの最適経路を個別にパラメータとして、目的関数に従って各サービスの最小目標値及び全てのサービスの最小目標値Ｔｍｉｎを算出する。Ｔｍｉｎは、目的関数に従って全てのサービスについて計算された目標値のうちの最小極限値、すなわち理想目標値または極限目標値である。本発明の実施例において、代替的に、ＰＣＥ（例えば図１Ｂに示すＰＣＥ １０１）は、各サービスの最適経路及び／または最適スペクトルリソースをパラメータとして、目的関数に従って各サービスの最小目標値、及び全てのサービスの最小目標値Ｔｍｉｎを算出する。本発明の実施例において、代替的に、ブロック２０２は最小目標値Ｔｍｉｎを記録または記憶することも含む。
【0040】
ブロック２０３において、各サービスの最小目標値に基づいて、適切なストラテジーに従ってサービスを整列した後、ＰＣＥ（例えば、図１Ｂに示すＰＣＥ １０１）は、ネットワークトポロジ構造とネットワーク内のスペクトルリソース全体に基づいて、１つ又は複数のサービス内の各サービスの実際の経路を順次計算し、対応するスペクトルリソースを順次割り当てる。例えば、ネットワークターゲットトポロジにおいて、ＰＣＥは目的関数を最も優先度の高い制約条件とし、各サービス自身の制約条件を加えて、各サービスの実際の経路を順次計算し、実際のスペクトルリソースを順次割り当てる。ＰＣＥは、１つまたは複数のサービスの各サービスについて実際のサービス経路を計算し且つ実際のスペクトルリソースを割り当てる際に、他のサービスの状況を考慮する必要があるため、計算された実際のサービス経路と割り当てられた実際のスペクトルリソースは、最適経路と最適スペクトルリソースの効果を達成することができないに違いない。
【0041】
本発明の実施例において、代替的に、ＰＣＥは、計算された各サービスの最小目標値が大きい順に各サービスの実際の経路を順次計算する。代替的に、ＰＣＥは、計算された各サービスの最小目標値が小さい順に各サービスの実際の経路を順次計算する。代替的に、ＰＣＥは各サービスの実際の経路をランダムな順序で順次計算する。
【0042】
本発明の実施例において、代替的に、ブロック２０３はまた、適切なストラテジーを用いて各サービスを整列し、そして、整列後に順次に各サービスの実際の経路を計算し且つ対応するスペクトルリソースを割り当てることを含む。例えば、各サービスの最小目標値が大きい順、各サービスの最小目標値が小さい順、またはランダムな順序で全てのサービスを整列してもよい。
【0043】
ブロック２０４において、ＰＣＥ（例えば、図１Ｂに示すＰＣＥ １０１）は、１つ又は複数のサービス内の各サービスの実際のサービス経路及び／または対応するスペクトルリソースをパラメータとして、目的関数に従って１つ以上のサービスの実際の目標値Ｔを計算し、初期の実際の最適目標値Ｔｂｅｓｔとする。本発明の実施例において、ブロック２０４はさらに、実際の最適目標値Ｔｂｅｓｔを記録または記憶し、全てのサービスの実際の経路を初期の実際の最適経路として記録または記憶し、及び全てのサービスの実際のスペクトルリソースを初期の実際の最適スペクトルリソースとして記録または記憶することを含む。本発明の実施例において、代替的に、ＰＣＥ（例えば、図１Ｂに示すＰＣＥ １０１）は、各サービスの実際のサービス経路及び／または実際のスペクトルリソースをパラメータとして、目的関数に従って１つ又は複数のサービスの実際の目標値Ｔを計算し、且つ初期の実際の最適目標値Ｔｂｅｓｔとする。本発明の実施例において、ブロック２０４はさらに、実際の最適目標値Ｔｂｅｓｔ、実際の最適経路、及び実際の最適スペクトルリソースを記録または記憶することを含む。
【0044】
ブロック２０５において、ＰＣＥ（例えば、図１Ｂに示すＰＣＥ １０１）は、１つ又は複数のサービス内のサービスサブセットを並べ替える。ブロック２０６において、ＰＣＥ（例えば、図１Ｂに示すＰＣＥ １０１）は、並べ替えた順序に従って上記のサービスサブセット内の各サービスの実際の経路を再計算し、対応するスペクトルリソースを再割り当てし、且つ実際の目標値Ｔを再計算する。ＴがＴｂｅｓｔより小さい場合、実際の最適目標値ＴｂｅｓｔをＴに更新し、実際の最適経路と実際の最適スペクトルリソースを今回の全てのサービスの経路とスペクトルリソースに更新し、再計算の回数が閾値に達するまで、及び／または実際の最適目標値Ｔｂｅｓｔと最小目標値Ｔｍｉｎとの差分値が既定値以下になるまで、以上の操作を繰り返す。ブロック２０７において、ＰＣＥ（例えば、図１Ｂに示すＰＣＥ １０１）は、更新された実際の最適経路と実際の最適スペクトルリソースをＰＣＣ（例えば、図１Ｂに示すＰＣＣ １０２）に送信する。つまり、ＰＣＥは、最終的に得られた１つまたは複数のサービス内の各サービスの実際のサービス経路と実際のスペクトルリソースをＰＣＣに送信する。
【0045】
図３は本発明の実施例が提供するサービス経路とスペクトルの反復最適化を決定する模式フローチャートである。図３は１つまたは複数のサービスの実際の経路及び実際のスペクトルリソースに対するＰＣＥの反復最適化プロセスを詳細に示す。例えば、図３は、図２の例示におけるブロック２０５、２０６と２０７の方法ステップをさらに詳細に説明する。
【0046】
具体的には、図３に示すように、ブロック３０１において、ＰＣＥ（例えば、図１Ｂに示すＰＣＥ １０１）は再計算回数の閾値（すなわち反復回数）を設定し、且つ既定値Ｖを設定する。本発明の実施例において、代替的に、既定値Ｖは、最小目標値Ｔｍｉｎに関連する既定比例値Ｓと最小目標値Ｔｍｉｎとの積であってもよく、ここで、既定比例値Ｓは、ゼロ以上の非負値である。１－Ｓは目標の最適度である。つまりＶ＝Ｔｍｉｎ＊Ｓである。したがって、実際の最適目標値Ｔｂｅｓｔと最小目標値Ｔｍｉｎとの差分値が既定値Ｖと等しい場合、ＴｂｅｓｔはＴｍｉｎと（１＋Ｓ）の積であり、つまりＴｂｅｓｔ＝Ｔｍｉｎ＊（１＋Ｓ）となる。
【0047】
ブロック３０２において、１つまたは複数のサービスの全てのサービスからサービスサブセットを選択する。本発明の実施例において、代替的に、全てのサービスのシーケンスの中で、適切なストラテジーに従って一部のサービスをそのサービスサブセットとして選択する。ブロック３０３において、このサービスサブセットに既に割り当てられたスペクトルリソースを解放する。ブロック３０４において、このサービスサブセット内の各サービスを並べ替えて、目的関数に従ってこのサービスサブセット内の各サービスの経路を再計算し且つ対応するスペクトルリソースを割り当てる。
【0048】
本発明の実施例において、代替的に、このサービスサブセットは、１つ又は複数のサービスの全てのサービスのうち整列された連続のサービスであってもよいし、全てのサービスのうち整列された非連続のサービスであってもよい。
【0049】
例えば、現在の全てのサービスのシーケンスがＢ０、Ｂ１、Ｂ２、…、Ｂｉ、…、Ｂｊ、…、Ｂｋ、…、Ｂｎであると仮定する。このシーケンスからサービスサブセットを選択するストラテジーとこのサービスサブセットを並べ替えるストラテジーは、次の方法を含んでもよい：
１）現在のサービス序列の中で、サービスＢｉとＢｊをランダムに選択し、ただし、ｉ＜ｊである。つまり、現在のサービスシーケンスの中で、選択されたサービスサブセットは、Ｂｉ、Ｂｊ、及びＢｉとＢｊの間の全てのサービスである。次に、Ｂｉ、Ｂｊ、及びＢｉとＢｊの間の全てのサービスの順序を順に反転させて並べ替えを行う。それから、ＰＣＥは選択されたサービスサブセットについてＢｊ、Ｂｊ－１、．．．、Ｂｉ＋１、Ｂｉの順に、このサービスサブセット内の各サービスのサービス経路を再計算する。さらに、１つ又は複数のサービスのうち、選択されたサービスサブセット以外の他のサービスの経路を変更しない。
１）現在のサービス序列の中で、サービスＢｉとＢｊをランダムに選択し、ただし、ｉ＜ｊである。つまり、現在のサービスシーケンスの中で、選択されたサービスサブセットは、Ｂｉ、Ｂｊ、及びＢｉとＢｊの間の全てのサービスである。次に、Ｂｉ、Ｂｊ、及びＢｉとＢｊの間の全てのサービスの順序を順に反転させて並べ替えを行う。それから、ＰＣＥは選択されたサービスサブセットについてＢｊ、Ｂｊ－１、．．．、Ｂｉ＋１、Ｂｉの順に、このサービスサブセット内の各サービスのサービス経路を再計算する。さらに、１つ又は複数のサービスのうち、選択されたサービスサブセット以外の他のサービスの経路を変更しない。
【0050】
２）現在のサービスシーケンスおいて、ｍ個のサービスをランダムに選択し、ただし、ｍ≧２である。例えば、Ｂｉ、Ｂｊ、Ｂｋ、．．．の全部でｍ個のサービスを選択し、ただし、ｉ＜ｊ＜ｋである。そして、Ｂｉ、Ｂｊ、Ｂｋ、．．．の全部でｍ個のサービスの順序を順に反転させて並べ替えを行う。それから、ＰＣＥは、並べ替えられたこの部分のｍ個のサービスについて、…、Ｂｋ、Ｂｊ、Ｂｉの順に、これらのサービスの実際のサービス経路を再計算し、再計算された実際のサービス経路に、対応するスペクトルリソースを割り当てる。さらに、１つ又は複数のサービスのうち、選択されたサービスサブセット以外の他のサービスの経路と割り当てられたスペクトルリソースを変更しない。
【0051】
本発明の実施例において、代替的に、ブロック３０４はさらに、ネットワークトポロジ構造に基づいて目的関数を最も優先順位の高い制約条件として、選択されたこの部分のサービスそれぞれの制約条件を加え、適切な順序で、選択されたこのサービスサブセットについて経路を再計算し、且つ対応するスペクトルリソースを割り当てることを含む。
【0052】
ＰＣＥは、選択されたこのサービスサブセット内の各サービスに既に割り当てられた実際のスペクトルリソースを解放し、これにより、全体のネットワーク遊休スペクトルリソースは、解放前の遊休スペクトルリソースと解放されたばかりの選択されたこの部分のサービスの実際のスペクトルリソースとを含む。それから、ＰＣＥはトポロジ構造と遊休スペクトルリソースに基づいて、並べ替えられたサービス順序に従って、選択されたこのサービスサブセット内の各サービスの実際の経路を再計算し、且つ実際のスペクトルリソースを再割り当てする。
【0053】
ブロック３０５において、目的関数に従って全てのサービスについて目標値Ｔを再計算する。ブロック３０６において、再計算された目標値ＴがＴｂｅｓｔより小さいか否かを判断する。ＴがＴｂｅｓｔより小さい場合、ブロック３０７を実行し、ＴｂｅｓｔをＴに更新し、全てのサービス経路とスペクトルを、実際の最適経路と実際の最適スペクトルリソースとして記憶する。例えば、全てのサービス内の各サービスのサービス経路と、各サービスに割り当てられたスペクトルリソースを、実際の最適経路とスペクトルリソースとして記憶する。ＴがＴｂｅｓｔ以上である場合、ブロック３０８を実行し、ＰＣＥによる再計算の回数が設定された閾値に既に達したか否かを判断する。
【0054】
ＰＣＥ（例えば、図１Ｂに示すＰＣＥ １０１）による再計算の回数が設定された閾値に既に達した場合、ブロック３１０を実行する。ＰＣＥによる再計算の回数が設定された閾値に達していない場合、ブロック３０９を実行する。
【0055】
ブロック３０９において、実際の最適目標値Ｔｂｅｓｔと最小目標値Ｔｍｉｎとの差分値が既定値Ｖ以下であるか否かを判断する。（Ｔｂｅｓｔ－Ｔｍｉｎ）が既定値Ｖ以下である場合、ブロック３１０を実行する。（Ｔｂｅｓｔ－Ｔｍｉｎ）が既定値Ｖより大きい場合、ブロック３０２の実行を再開する。本発明の実施例において、代替的に、ブロック３０９は、既定値Ｖの値を設定することも含む。例えば、既定値Ｖは、最小目標値Ｔｍｉｎに関連する既定比例値Ｓと最小目標値Ｔｍｉｎとの積として設定でき、ここで、既定比例値Ｓは、ゼロ以上の非負値である。
【0056】
ブロック３１０において、ＰＣＥ（例えば、図１Ｂに示すＰＣＥ １０１）は、更新された実際の最適経路と実際の最適スペクトルリソースをＰＣＣ（例えば、図１Ｂに示すＰＣＣ １０２）に送信する。つまり、ＰＣＥは、最終的に得られた１つまたは複数のサービス内の各サービスの実際のサービス経路と実際のスペクトルリソースをＰＣＣに送信する。
【0057】
具体的には、本発明の実施例において、代替的に、目標値Ｔを再計算し且つ実際の最適目標値Ｔｂｅｓｔを更新するプロセスは：以前に計算された、全てのサービスについて計算された実際の最適目標値Ｔｂｅｓｔを記憶するステップと、以前に計算された、全てのサービスについての実際の最適経路とスペクトルリソースを記憶するステップと、並べ替えられた順序に従って、選択された部分のサービス内の各サービスの実際の経路を再計算し且つ対応するスペクトルリソースを割り当てるステップと、全てのサービス内の各サービスの実際の経路及び／または対応するスペクトルリソースをパラメータとして、前記目的関数に従って実際の目標値Ｔを再計算するステップと、再計算された実際の目標値Ｔが記憶された実際の最適目標値Ｔｂｅｓｔより小さい場合、記憶された実際の最適目標値Ｔｂｅｓｔを、再計算された実際の目標値Ｔに更新し、記憶された実際の最適経路とスペクトルリソースを今回の全てのサービスの経路とスペクトルリソースに更新するステップと、を含む。
【0058】
これにより分かるように、本発明の実施形態によれば、サービスの初期最適経路と最適スペクトルリソースを確定する際に（例えば、ブロック２０１）、貪欲な考え方を採用することで、最適度の高い初期の結果経路を得ることができる。それから、本発明の実施形態によれば、並行経路計算結果の最適度と計算にかかる時間との間で比較的良いバランスをとることができる。ネットワークトポロジの規模が大きくなければ、閾値（すなわち反復回数）を大き目に設定し、既定比例値Ｓ（例えば、最小目標値Ｔｍｉｎに関連する既定比例値）を小さ目に設定してもよく、これにより、計算された経路結果が目的関数を満たす最適度がより良くなる。ネットワークトポロジの規模が大きければ、最適度をある程度犠牲にすることを前提としても計算時間をあまり消費しないように、閾値（すなわち反復回数）を減らし、且つ既定比例値Ｓを大きく設定してもよい。
【0059】
本発明の実施例の方法及びシステムに関わる主要な処理プロセスをより具体的に説明するために、以下では３つの具体的な実施例を通して詳細に説明する。
【0060】
本発明の実施例において、リンク内の総波長数から使用済みの波長数を差し引くと、そのリンク内で使用可能な波長数が得られる。例えば、１つの特定のリンク内で、１波長の帯域幅が５０ＧＨＺで、そのリンク上の総帯域幅が５００ＧＨＺである場合、そのリンク内の総波長数は１０になる。１つのリンク上の総波長数が１０で、使用済みの波長数が２であると仮定すると、そのリンク上の使用可能な波長数は８になる。
【0061】
図４は本発明の実施例が提供する光伝送ネットワークトポロジの模式図である。この実施例は、総帯域幅消費量を最小化する大域的並行最適化の具体的な方法を用いて、総帯域幅消費量を最小化する（ＭＢＣ：Ｍｉｎｉｍｉｚｅ ａｇｇｒｅｇａｔｅ Ｂａｎｄｗｉｄｔｈ Ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ）目的関数を採用する。
【0062】
【0063】
【0064】
サービス１：Ａ～Ｅ、ヘッドノードがＡで、テールノードがＥである。
サービス２：Ｂ～Ｇ、ヘッドノードがＢで、テールノードがＧである。
サービス２：Ｂ～Ｇ、ヘッドノードがＢで、テールノードがＧである。
【0065】
サービス３：Ｆ～Ｂ、ヘッドノードがＦで、テールノードがＢである。
サービス４：Ｄ～Ｇ、ヘッドノードがＤで、テールノードがＧである。
サービス４：Ｄ～Ｇ、ヘッドノードがＤで、テールノードがＧである。
【0066】
各サービスは、通過する全てのリンクにおいて固定幅の波長を占用すると仮定する。
図４に示すネットワークトポロジ内で大域的並行最適化経路を計算する方法の実行は、主に以下のステップ１とステップ２を含む。ここで、ステップ１とステップ２の各サブステップは、以下に詳述するように、それぞれ図２と図３の模式フローチャートにおける各ブロックによって実行されるステップに対応する。
図４に示すネットワークトポロジ内で大域的並行最適化経路を計算する方法の実行は、主に以下のステップ１とステップ２を含む。ここで、ステップ１とステップ２の各サブステップは、以下に詳述するように、それぞれ図２と図３の模式フローチャートにおける各ブロックによって実行されるステップに対応する。
【0067】
ステップ１：各サービスの初期の実際の最適経路と最適スペクトルを確定する。
ブロック２０１：ターゲットトポロジにおいて、目的関数を最も優先度の高い制約条件とし、各サービス自身の制約条件を加えて、各サービスの最適経路をそれぞれ計算し、最適スなペクトルリソースを割り当てる。結果経路がそれぞれ以下であるとする：
サービス１の経路はＡ－Ｂ－Ｅである。
ブロック２０１：ターゲットトポロジにおいて、目的関数を最も優先度の高い制約条件とし、各サービス自身の制約条件を加えて、各サービスの最適経路をそれぞれ計算し、最適スなペクトルリソースを割り当てる。結果経路がそれぞれ以下であるとする：
サービス１の経路はＡ－Ｂ－Ｅである。
【0068】
サービス２の経路はＢ－Ｄ－Ｇである。
サービス３の経路はＦ－Ｇ－Ｄ－Ｂである。
サービス３の経路はＦ－Ｇ－Ｄ－Ｂである。
【0069】
サービス４の経路はＤ－Ｇである。
ブロック２０２：ＭＢＣ目的関数（ｓｕｍ｛Ｒ（Ｌｉ）－ｒ（Ｌｉ），ｉ＝１．．．Ｎ｝）に従って、全てのサービスの最適経路の最小目標値Ｔｍｉｎを評価する。各サービスは、通過する全てのリンクにおいて固定幅の波長を占用するため、１つのサービス経路の波長数の合計は、そのサービスが通過するリンクの数になる。これにより、サービス１の経路の波長数の合計は２、サービス２の経路の波長数の合計は２、サービス３の経路の波長数の合計は３、サービス４の波長数の合計は１となる。したがって、Ｔｍｉｎは全てのサービスの波長数の合計であり、Ｔｍｉｎの値は２＋２＋３＋１＝８である。
ブロック２０２：ＭＢＣ目的関数（ｓｕｍ｛Ｒ（Ｌｉ）－ｒ（Ｌｉ），ｉ＝１．．．Ｎ｝）に従って、全てのサービスの最適経路の最小目標値Ｔｍｉｎを評価する。各サービスは、通過する全てのリンクにおいて固定幅の波長を占用するため、１つのサービス経路の波長数の合計は、そのサービスが通過するリンクの数になる。これにより、サービス１の経路の波長数の合計は２、サービス２の経路の波長数の合計は２、サービス３の経路の波長数の合計は３、サービス４の波長数の合計は１となる。したがって、Ｔｍｉｎは全てのサービスの波長数の合計であり、Ｔｍｉｎの値は２＋２＋３＋１＝８である。
【0070】
ブロック２０３：サービスの順序をランダムに狂わした結果、サービスの順序は３、２、４、１となった。波長数の合計が大きい順に、サービスを整列し、順序は３、２、１、４である。並べ替えられた後のサービス順序に従って、ターゲットトポロジにおいて、目的関数を最も優先度の高い制約条件とし、各サービス自身の制約条件を加えて、各サービスの実際の経路を順次計算し、実際のスペクトルリソースを割り当てる。結果経路がそれぞれ以下であるとする：
サービス３の経路はＦ－Ｇ－Ｄ－Ｂで、目的関数によって評価された経路波長数の合計は３である。
サービス３の経路はＦ－Ｇ－Ｄ－Ｂで、目的関数によって評価された経路波長数の合計は３である。
【0071】
サービス２の経路はＢ－Ｅ－Ｇで、目的関数によって評価された経路波長数の合計は２である。
【0072】
サービス１の経路はＡ－Ｃ－Ｆ－Ｇ－Ｅで、目的関数によって評価された経路波長数の合計は４である。
【0073】
サービス４の経路はＤ－Ｅ－Ｇで、目的関数によって評価された経路波長数の合計は２である。
【0074】
ブロック２０４：目的関数に従って全てのサービスの実際の経路の波長数の合計が３＋２＋４＋２＝１１であると評価し、Ｔｂｅｓｔとして記録し、各サービスの実際の経路と割り当てられた実際のスペクトルを初期の実際の最適経路とスペクトルリソースとして記録する。
【0075】
ステップ２：サービス経路とスペクトルの反復最適化。
ブロック３０１：最大反復計算回数（即ち閾値）を２に設定し、既定比例値Ｓを０．１に設定すると、既定値Ｖ＝Ｔｍｉｎ＊Ｓ＝８＊０．１＝０．８となる。
ブロック３０１：最大反復計算回数（即ち閾値）を２に設定し、既定比例値Ｓを０．１に設定すると、既定値Ｖ＝Ｔｍｉｎ＊Ｓ＝８＊０．１＝０．８となる。
【0076】
１回目の反復計算（再計算）：
ブロック３０２：サービスシーケンス３、２、１、４において、サービスＢｉ、Ｂｊをランダムに選択し、ただしｉ＜ｊであり、Ｂｉがサービス２で、Ｂｊがサービス１であると仮定する。
ブロック３０２：サービスシーケンス３、２、１、４において、サービスＢｉ、Ｂｊをランダムに選択し、ただしｉ＜ｊであり、Ｂｉがサービス２で、Ｂｊがサービス１であると仮定する。
【0077】
選択されたサービスの順序を調整し、ＢｉとＢｊ、そして両者の間のサービスの順序を反転させる。つまり、選択されたサービスの調整後の順序は１、２となる。
【0078】
ブロック３０３：トポロジからサービス１とサービス２（すなわちサービスＢｉ、Ｂｊ）が占用するスペクトルリソースを解放する。
【0079】
ブロック３０４：ターゲットトポロジにおいて、目的関数を最も優先度の高い制約条件とし、各サービス自身の制約条件を加えて、サービス１とサービス２の順に、サービス１とサービス２の実際の経路を再計算し、実際のスペクトルリソースを割り当てる。結果経路がそれぞれ以下であるとする：
サービス３の経路はＦ－Ｇ－Ｄ－Ｂで、目的関数によって評価された経路波長数の合計は３である。
サービス３の経路はＦ－Ｇ－Ｄ－Ｂで、目的関数によって評価された経路波長数の合計は３である。
【0080】
サービス１の新しい経路はＡ－Ｃ－Ｄ－Ｅで、目的関数によって評価された経路波長数の合計は３である。
【0081】
サービス２の新しい経路はＢ－Ｅ－Ｇで、目的関数によって評価された経路波長数の合計は２である。
【0082】
サービス４の経路はＤ－Ｅ－Ｇで、目的関数によって評価された経路波長数の合計は２である。
【0083】
ブロック３０５：目的関数に従って全てのサービス経路の波長数の合計が３＋３＋２＋２＝１０であると評価し、Ｔと表記する。
【0084】
ブロック３０６と３０７：Ｔ（１０）＜Ｔｂｅｓｔ（１１）であるので、ＴｂｅｓｔをＴに更新し、各サービスの実際の経路と割り当てられた実際のスペクトルリソースを最適結果として記録する。
【0085】
ブロック３０８：再計算の回数が最大反復計算回数に達したか否かを判断する。現在の反復回数（再計算の回数）は１であり、設定された最大反復計算回数２に達していないため、ブロック３０９に移行する。
【0086】
ブロック３０９：（Ｔｂｅｓｔ－Ｔｍｉｎ）＞Ｖ、すなわちＴｂｅｓｔの値１０とＴｍｉｎの値８の差分値は２で、ＶはＴｍｉｎの値８とＳの積で、８＊０．１＝０．８で、差分値２はＶの値０．８より大きいので、ブロック３０２に移行する。
【0087】
２回目の反復計算（再計算）：
ブロック３０２：サービスシーケンス３、１、２、４において、サービスＢｉ、Ｂｊをランダムに選択し、ただしｉ＜ｊであり、Ｂｉがサービス１で、Ｂｊがサービス４であると仮定する。
ブロック３０２：サービスシーケンス３、１、２、４において、サービスＢｉ、Ｂｊをランダムに選択し、ただしｉ＜ｊであり、Ｂｉがサービス１で、Ｂｊがサービス４であると仮定する。
【0088】
選択されたサービスの順序を調整し、ＢｉとＢｊ、そして両者の間のサービスの順序を順に反転させる。つまり、選択されたサービスの調整後の順序は４、２、１となる。
【0089】
ブロック３０３：トポロジからサービス４、２、１が占用するスペクトルリソースを解放する。
【0090】
ブロック３０４：ターゲットトポロジにおいて、目的関数を最も優先度の高い制約条件とし、各サービス自身の制約条件を加えて、サービス４、２、１の順に、サービス４、２、１の実際の経路を再計算し、実際のスペクトルリソースを割り当てる。結果経路がそれぞれ以下であるとする：
サービス３の経路はＦ－Ｇ－Ｄ－Ｂで、目的関数によって評価された経路波長数の合計は３である。
サービス３の経路はＦ－Ｇ－Ｄ－Ｂで、目的関数によって評価された経路波長数の合計は３である。
【0091】
サービス４の新しい経路はＤ－Ｇで、目的関数によって評価された経路波長数の合計は１である。
【0092】
サービス２の新しい経路はＢ－Ｅ－Ｇで、目的関数によって評価された経路波長数の合計は２である。
【0093】
サービス１の新しい経路はＡ－Ｃ－Ｆ－Ｇ－Ｅで、目的関数によって評価された経路波長数の合計は４である。
【0094】
ブロック３０５：目的関数に従って全てのサービス経路の波長数の合計が３＋１＋２＋４＝１０であると評価し、Ｔと表記する。
【0095】
ブロック３０６と３０７：Ｔ（１０）＝Ｔｂｅｓｔ（１０）であるため、ＴｂｅｓｔをＴに更新しない。
【0096】
ブロック３０８：再計算の回数が最大反復計算回数に達したか否かを判断する。このとき、反復回数（再計算の回数）は２であり、最大反復計算回数２に既に達したので、ブロック３１０に移行する。
【0097】
ブロック３１０：記録された各サービスの実際の経路と割り当てられた実際のスペクトルリソースの最適結果を出力する。
【0098】
図５は本発明の実施例が提供するもう一つの光伝送ネットワークトポロジの模式図である。本実施例は、最大負荷リンクの負荷値を最小化する大域的並行最適化の具体的な方法を採用し、最大負荷リンクの負荷値を最小化する（ＭＬＬ：Ｍｉｎｉｍｉｚｅ ｔｈｅ ｌｏａｄ ｏｆ ｔｈｅ Ｍｏｓｔ Ｌｏａｄｅｄ Ｌｉｎｋ）目的関数を採用する。
【0099】
図５に示すように、トポロジはノードＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆ、Ｇからなる。リンク横の数字は、このリンク上の使用済み波長数とこのリンク上の総波長数との比の値で、つまり使用済み波長数／総波長数を表す。
【0100】
【0101】
サービス１：Ａ～Ｅ、ヘッドノードがＡで、テールノードがＥである。
サービス２：Ｂ～Ｇ、ヘッドノードがＢで、テールノードがＧである。
サービス２：Ｂ～Ｇ、ヘッドノードがＢで、テールノードがＧである。
【0102】
サービス３：Ｆ～Ｂ、ヘッドノードがＦで、テールノードがＢである。
サービス４：Ｄ～Ｇ、ヘッドノードがＤで、テールノードがＧである。
サービス４：Ｄ～Ｇ、ヘッドノードがＤで、テールノードがＧである。
【0103】
各サービスは、通過する全てのリンクにおいて固定幅の波長を占用すると仮定する。
図４と同様に、図５に示すネットワークトポロジにおいて大域的並行最適化経路を計算する方法を実行することは、主に以下のステップ１とステップ２を含み、ステップ１とステップ２の各サブステップは、それぞれ図２と図３の模式フローチャートの各ブロックで実行されるステップに対応する。
図４と同様に、図５に示すネットワークトポロジにおいて大域的並行最適化経路を計算する方法を実行することは、主に以下のステップ１とステップ２を含み、ステップ１とステップ２の各サブステップは、それぞれ図２と図３の模式フローチャートの各ブロックで実行されるステップに対応する。
【0104】
ステップ１：各サービスの初期の実際の最適経路と最適スペクトルを確定する。
ブロック２０１：ターゲットトポロジにおいて、目的関数を最も優先度の高い制約条件とし、各サービス自身の制約条件を加えて、各サービスの最適経路をそれぞれ計算し、最適スなペクトルリソースを割り当てる。結果経路がそれぞれ以下であるとする：
サービス１の経路はＡ－Ｂ－Ｅである。
ブロック２０１：ターゲットトポロジにおいて、目的関数を最も優先度の高い制約条件とし、各サービス自身の制約条件を加えて、各サービスの最適経路をそれぞれ計算し、最適スなペクトルリソースを割り当てる。結果経路がそれぞれ以下であるとする：
サービス１の経路はＡ－Ｂ－Ｅである。
【0105】
サービス２の経路はＢ－Ｄ－Ｇである。
サービス３の経路はＦ－Ｇ－Ｄ－Ｂである。
サービス３の経路はＦ－Ｇ－Ｄ－Ｂである。
【0106】
サービス４の経路はＤ－Ｇである。
ブロック２０２：ＭＬＬ目的関数（ｍａｘ｛（Ｒ（Ｌｉ）－ｒ（Ｌｉ））／Ｒ（Ｌｉ），ｉ＝１．．．Ｎ｝）に従って、各サービス経路の目標値Ｔｍｉｎを評価する。具体的には、各サービス経路の各リンクにおける使用済み波長数／総波長数をパラメータとして、ＭＬＬ目的関数に従ってこのサービス経路の目標値を計算する。そして、ＭＬＬ目的関数に従って全てのサービスの目標値Ｔｍｉｎを計算する。
ブロック２０２：ＭＬＬ目的関数（ｍａｘ｛（Ｒ（Ｌｉ）－ｒ（Ｌｉ））／Ｒ（Ｌｉ），ｉ＝１．．．Ｎ｝）に従って、各サービス経路の目標値Ｔｍｉｎを評価する。具体的には、各サービス経路の各リンクにおける使用済み波長数／総波長数をパラメータとして、ＭＬＬ目的関数に従ってこのサービス経路の目標値を計算する。そして、ＭＬＬ目的関数に従って全てのサービスの目標値Ｔｍｉｎを計算する。
【0107】
ＭＬＬ目的関数に従って計算されたサービス１の経路の目標値が２／１０、サービス２の経路の目標値が２／１０、サービス３の経路の目標値が３／１０、サービス４経路の目標値が１／１０であるとすると、ＭＬＬ目的関数に従って計算された全てのサービスの目標値Ｔｍｉｎはｍａｘ（２／１０，２／１０，３／１０，１／１０）＝３／１０となる。
【0108】
ブロック２０３：サービスの順序をランダムに狂わした結果、サービスの順序は３、４、２、１となった。計算された各サービス経路の目標値が大きい順にサービスを並べ替えると、並べ替え後の順序は３、２、１、４になる。それから、並べ替えられたサービス順序に従って、ターゲットトポロジにおいて、目的関数を最も優先度の高い制約条件とし、各サービス自身の制約条件を加えて、各サービスの実際の経路を順次計算し、実際のスペクトルリソースを割り当てる。結果経路がそれぞれ以下であるとする：
サービス３の経路はＦ－Ｇ－Ｄ－Ｂで、この場合、目的関数によって評価された経路目標値は３／１０である。
サービス３の経路はＦ－Ｇ－Ｄ－Ｂで、この場合、目的関数によって評価された経路目標値は３／１０である。
【0109】
サービス２の経路はＢ－Ｅ－Ｇで、この場合、目的関数によって評価された経路目標値は２／１０である。
【0110】
サービス１の経路はＡ－Ｃ－Ｆ－Ｇ－Ｅで、この場合、目的関数によって評価された経路目標値は４／１０である。
【0111】
サービス４の経路はＤ－Ｅ－Ｇで、この場合、目的関数によって評価された経路目標値は３／１０である。
【0112】
ブロック２０４：目的関数に従って全てのサービス経路の総目標値がｍａｘ（３／１０，２／１０，４／１０，３／１０）＝４／１０であると評価し、Ｔｂｅｓｔとして記録し、各サービスの実際の経路と割り当てられた実際のスペクトルリソースを初期の実際の最適経路とスペクトルリソースとして記録する。
【0113】
ステップ２：サービス経路とスペクトルの反復最適化。
ブロック３０１：最大反復計算回数を２に設定し、既定比例値Ｓを０．１に設定すると、既定値Ｖ＝Ｔｍｉｎ＊Ｓ＝（３／１０）＊０．１＝０．０３となる。
ブロック３０１：最大反復計算回数を２に設定し、既定比例値Ｓを０．１に設定すると、既定値Ｖ＝Ｔｍｉｎ＊Ｓ＝（３／１０）＊０．１＝０．０３となる。
【0114】
１回目の反復計算（再計算）：
ブロック３０２：サービスシーケンス３、２、１、４において、サービスＢｉ、Ｂｊをランダムに選択し、ただしｉ＜ｊであり、Ｂｉがサービス２で、Ｂｊがサービス１であると仮定する。
ブロック３０２：サービスシーケンス３、２、１、４において、サービスＢｉ、Ｂｊをランダムに選択し、ただしｉ＜ｊであり、Ｂｉがサービス２で、Ｂｊがサービス１であると仮定する。
【0115】
選択されたサービスの順序を調整し、ＢｉとＢｊ、そして両者の間のサービスの順序を順に反転させる。つまり、選択されたサービスの調整後の順序は１、２となる。
【0116】
ブロック３０３：トポロジからサービス１、２が占用するスペクトルリソースを解放する。
【0117】
ブロック３０４：ターゲットトポロジにおいて、目的関数を最も優先度の高い制約条件とし、各サービス自身の制約条件を加えて、サービス１、２の順に、サービス１、２の実際の経路を再計算し、実際のスペクトルリソースを割り当てる。結果経路がそれぞれ以下であるとする：
サービス３の経路はＦ－Ｇ－Ｄ－Ｂで、この場合、目的関数によって評価された経路目標値は３／１０である。
サービス３の経路はＦ－Ｇ－Ｄ－Ｂで、この場合、目的関数によって評価された経路目標値は３／１０である。
【0118】
サービス１の新しい経路はＡ－Ｃ－Ｄ－Ｅで、この場合、目的関数によって評価された経路目標値は１／１０である。
【0119】
サービス２の新しい経路はＢ－Ｅ－Ｇで、この場合、目的関数によって評価された経路目標値は２／１０である。
【0120】
サービス４の経路はＤ－Ｅ－Ｇで、この場合、目的関数によって評価された経路目標値は２／１０である。
【0121】
ブロック３０５：目的関数に従って全てのサービス経路の総目標値がｍａｘ（３／１０，１／１０，２／１０，２／１０）＝３／１０であると評価し、Ｔと表記する。
【0122】
ブロック３０６と３０７：Ｔ（３／１０）＜Ｔｂｅｓｔ（４／１０）であるので、ＴｂｅｓｔをＴに更新し、各サービスの実際の経路と割り当てられた実際のスペクトルリソースを最適結果として記録する。つまり、更新後、Ｔｂｅｓｔの値は３／１０になる。
【0123】
ブロック３０８：再計算の回数が最大反復計算回数に達したか否かを判断する。このとき、反復回数（再計算の回数）は１であり、最大反復計算回数２に達していないので、ブロック３０９に移行する。
【0124】
ブロック３０９：（Ｔｂｅｓｔ－Ｔｍｉｎ）＜Ｖ、すなわちＴｂｅｓｔの値３／１０とＴｍｉｎの値３／１０の差分値は０で、ＶはＴｍｉｎの値３／１０とＳの積で、（３／１０）＊０．１＝０．０３で、差分値０はＶの値０．０３より小さいので、ブロック３１０に移行する。
【0125】
ブロック３１０：記録された各サービスの実際の経路と実際のスペクトルリソースの最適結果を出力する。
【0126】
図６本発明の実施例が提供するもう一つの光伝送ネットワークトポロジの模式図である。本実施例において、経路総コストを最小化する大域的並行最適化の具体的な方法を採用し、経路総コストを最小化する（ＭＣＣ：Ｍｉｎｉｍｉｚｅ Ｃｕｍｕｌａｔｉｖｅ Ｃｏｓｔ ｏｆ ａ ｓｅｔ ｏｆ ｐａｔｈｓ）目的関数を採用する。
【0127】
図６に示すように、トポロジはノードＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆ、Ｇからなる。リンク横の数字は、そのリンクのコストを表す。代替的に、リンクのコストは距離、時間遅延、ジッタなどであってもよい。
【0128】
【0129】
サービス１：Ａ～Ｅ、ヘッドノードがＡで、テールノードがＥである。
サービス２：Ｂ～Ｇ、ヘッドノードがＢで、テールノードがＧである。
サービス２：Ｂ～Ｇ、ヘッドノードがＢで、テールノードがＧである。
【0130】
サービス３：Ｆ～Ｂ、ヘッドノードがＦで、テールノードがＢである。
サービス４：Ｄ～Ｇ、ヘッドノードがＤで、テールノードがＧである。
サービス４：Ｄ～Ｇ、ヘッドノードがＤで、テールノードがＧである。
【0131】
各サービスは、通過する全てのリンクにおいて固定幅の波長を占用すると仮定する。
図４及び図５と同様に、図６に示すネットワークトポロジにおいて大域的並行最適化経路を計算する方法を実行することは、主に以下のステップ１とステップ２を含み、ステップ１とステップ２の各サブステップは、それぞれ図２と図３の模式フローチャートの各ブロックで実行されるステップに対応する。
図４及び図５と同様に、図６に示すネットワークトポロジにおいて大域的並行最適化経路を計算する方法を実行することは、主に以下のステップ１とステップ２を含み、ステップ１とステップ２の各サブステップは、それぞれ図２と図３の模式フローチャートの各ブロックで実行されるステップに対応する。
【0132】
ステップ１：各サービスの初期の実際の最適経路と最適スペクトルを確定する。
ブロック２０１：ターゲットトポロジにおいて、目的関数を最も優先度の高い制約条件とし、各サービス自身の制約条件を加えて、各サービスの最適経路をそれぞれ計算し、最適スなペクトルリソースを割り当てる。結果経路がそれぞれ以下であるとする：
サービス１の経路はＡ－Ｂ－Ｅである。
ブロック２０１：ターゲットトポロジにおいて、目的関数を最も優先度の高い制約条件とし、各サービス自身の制約条件を加えて、各サービスの最適経路をそれぞれ計算し、最適スなペクトルリソースを割り当てる。結果経路がそれぞれ以下であるとする：
サービス１の経路はＡ－Ｂ－Ｅである。
【0133】
サービス２の経路はＢ－Ｄ－Ｇである。
サービス３の経路はＦ－Ｇ－Ｄ－Ｂである。
サービス３の経路はＦ－Ｇ－Ｄ－Ｂである。
【0134】
サービス４の経路はＤ－Ｇである。
ブロック２０２：ＭＣＣ目的関数（ｓｕｍ｛Ｃ（Ｐｉ），ｉ＝１．．．ｍ｝）に従って、各サービス経路の目標値Ｔｍｉｎを評価する。一つのサービス経路のコストは、経路上の各リンクのコストの合計である。したがって、サービス１の経路コストが２００、サービス２の経路コストが２００、サービス３の経路コストが３００、サービス４の経路コストが１００であるとすると、ＭＣＣ目的関数に従って計算された全てのサービスの目標値Ｔｍｉｎは総コスト２００＋２００＋３００＋１００＝８００となる。
ブロック２０２：ＭＣＣ目的関数（ｓｕｍ｛Ｃ（Ｐｉ），ｉ＝１．．．ｍ｝）に従って、各サービス経路の目標値Ｔｍｉｎを評価する。一つのサービス経路のコストは、経路上の各リンクのコストの合計である。したがって、サービス１の経路コストが２００、サービス２の経路コストが２００、サービス３の経路コストが３００、サービス４の経路コストが１００であるとすると、ＭＣＣ目的関数に従って計算された全てのサービスの目標値Ｔｍｉｎは総コスト２００＋２００＋３００＋１００＝８００となる。
【0135】
ブロック２０３：サービスの順序をランダムに狂わした結果、サービスの順序は３、２、４、１となった。各サービスの経路コストが大きい順に、サービスを並べ替えると、順序は３、２、１、４となる。並べ替えられたサービス順序に従って、ターゲットトポロジにおいて、目的関数を最も優先度の高い制約条件とし、各サービス自身の制約条件を加えて、各サービスの実際の経路を順次計算し、実際のスペクトルリソースを割り当てる。結果経路がそれぞれ以下であるとする：
サービス３の経路はＦ－Ｇ－Ｄ－Ｂで、目的関数によって評価された経路コストは３００である。
サービス３の経路はＦ－Ｇ－Ｄ－Ｂで、目的関数によって評価された経路コストは３００である。
【0136】
サービス２の経路はＢ－Ｅ－Ｇで、目的関数によって評価された経路コストは２００である。
【0137】
サービス１の経路はＡ－Ｃ－Ｆ－Ｇ－Ｅで、目的関数によって評価された経路コストは４００である。
【0138】
サービス４の経路はＤ－Ｅ－Ｇで、目的関数によって評価された経路コストは２００である。
【0139】
ブロック２０４：目的関数に従って全てのサービス経路の総コストが３００＋２００＋４００＋２００＝１１００であると評価し、Ｔｂｅｓｔとして記録し、各サービスの実際の経路と割り当てられた実際のスペクトルリソースを初期の実際の最適経路とスペクトルリソースとして記録する。
【0140】
ステップ２：サービス経路とスペクトルの反復最適化。
ブロック３０１：最大反復計算回数を２に設定し、既定比例値Ｓを０．１に設定すると、既定値Ｖ＝Ｔｍｉｎ＊Ｓ＝８００＊０．１＝８０となる。
ブロック３０１：最大反復計算回数を２に設定し、既定比例値Ｓを０．１に設定すると、既定値Ｖ＝Ｔｍｉｎ＊Ｓ＝８００＊０．１＝８０となる。
【0141】
１回目の反復計算（再計算）：
ブロック３０２：サービスシーケンス３、２、１、４において、サービスＢｉ、Ｂｊをランダムに選択し、ただしｉ＜ｊであり、Ｂｉがサービス２で、Ｂｊがサービス１であると仮定する。
ブロック３０２：サービスシーケンス３、２、１、４において、サービスＢｉ、Ｂｊをランダムに選択し、ただしｉ＜ｊであり、Ｂｉがサービス２で、Ｂｊがサービス１であると仮定する。
【0142】
選択されたサービスの順序を調整し、ＢｉとＢｊ、そして両者の間のサービスの順序を順に反転させる。つまり、選択されたサービスの調整後の順序は１、２となる。
【0143】
ブロック３０３：トポロジからサービス１、２が占用するスペクトルリソースを解放する。
【0144】
ブロック３０４：ターゲットトポロジにおいて、目的関数を最も優先度の高い制約条件とし、各サービス自身の制約条件を加えて、サービス１、２の順に、サービス１、２の実際の経路を再計算し、実際のスペクトルリソースを割り当てる。結果経路がそれぞれ以下であるとする：
サービス３の経路はＦ－Ｇ－Ｄ－Ｂで、目的関数によって評価された経路コストは３００である。
サービス３の経路はＦ－Ｇ－Ｄ－Ｂで、目的関数によって評価された経路コストは３００である。
【0145】
サービス１の新しい経路はＡ－Ｃ－Ｄ－Ｅで、目的関数によって評価された経路コストは３００である。
【0146】
サービス２の新しい経路はＢ－Ｅ－Ｇで、目的関数によって評価された経路コストは２００である。
【0147】
サービス４の経路はＤ－Ｅ－Ｇで、目的関数によって評価された経路コストは２００である。
【0148】
ブロック３０５：目的関数に従って全てのサービス経路の総コストが３００＋３００＋２００＋２００＝１０００であると評価し、Ｔと表記する。
【0149】
ブロック３０６と３０７：Ｔ（１０００）＜Ｔｂｅｓｔ（１１００）であるので、ＴｂｅｓｔをＴに更新し、各サービスの実際の経路と割り当てられた実際のスペクトルリソースを最適結果として記録する。
【0150】
ブロック３０８：再計算の回数が最大反復計算回数に達したか否かを判断する。このとき、反復回数（再計算の回数）は１であり、最大反復計算回数２に達していないので、ブロック３０９に移行する。
【0151】
ブロック３０９：（Ｔｂｅｓｔ－Ｔｍｉｎ）＞Ｖ、すなわちＴｂｅｓｔの値１０００とＴｍｉｎの値８００の差分値は２００で、ＶはＴｍｉｎの値８００とＳの積で、８００＊０．１＝８０で、差分値２００はＶの値８０より大きいので、ブロック３０２に移行する。
【0152】
ブロック３０２に移行する。
２回目の反復計算（再計算）：
ブロック３０２：サービスシーケンス３、１、２、４において、サービスＢｉ、Ｂｊをランダムに選択し、ただしｉ＜ｊであり、Ｂｉがサービス１で、Ｂｊがサービス４であると仮定する。
２回目の反復計算（再計算）：
ブロック３０２：サービスシーケンス３、１、２、４において、サービスＢｉ、Ｂｊをランダムに選択し、ただしｉ＜ｊであり、Ｂｉがサービス１で、Ｂｊがサービス４であると仮定する。
【0153】
選択されたサービスの順序を調整し、ＢｉとＢｊ、そして両者の間のサービスの順序を順に反転させる。つまり、選択されたサービスの調整後の順序は４、２、１となる。
【0154】
ブロック３０３：トポロジからサービス４、２、１が占用するスペクトルリソースを解放する。
【0155】
ブロック３０４：ターゲットトポロジにおいて、目的関数を最も優先度の高い制約条件とし、各サービス自身の制約条件を加えて、サービス４、２、１の順に、サービス４、２、１の実際の経路を再計算し、実際のスペクトルリソースを割り当てる。結果経路がそれぞれ以下であるとする：
サービス３の経路はＦ－Ｇ－Ｄ－Ｂで、目的関数によって評価された経路コストは３００である。
サービス３の経路はＦ－Ｇ－Ｄ－Ｂで、目的関数によって評価された経路コストは３００である。
【0156】
サービス４の新しい経路はＤ－Ｇで、目的関数によって評価された経路コストは１００である。
【0157】
サービス２の新しい経路はＢ－Ｅ－Ｇで、目的関数によって評価された経路コストは２００である。
【0158】
サービス１の新しい経路はＡ－Ｃ－Ｆ－Ｇ－Ｅで、目的関数によって評価された経路コストは４００である。
【0159】
ブロック３０５：目的関数に従って全てのサービス経路の総コストが３００＋１００＋２００＋４００＝１０００であると評価し、Ｔと表記する。
【0160】
ブロック３０６と３０７：Ｔ（１０００）＝Ｔｂｅｓｔ（１０００）であるため、ＴｂｅｓｔをＴに更新しない。
【0161】
ブロック３０８：再計算の回数が最大反復計算回数に達したか否かを判断する。このとき、反復回数（再計算の回数）は２であり、最大反復計算回数２に既に達したので、ブロック３１０に移行する。
【0162】
ブロック３１０：記録された各サービスの実際の経路と実際のスペクトルリソースの最適結果を出力する。
【0163】
図７は本発明の実施例が提供するＰＣＥの構造模式図である。ＰＣＥ ７００は、図１のＰＣＥ １０１であってもよい。図７に示すＰＣＥ ７００は：コンピュータ実行可能な命令が記憶されたメモリ７０２と、メモリ７０２にカップリングされたプロセッサ７０１と、を含み、コンピュータ実行可能な命令がプロセッサ７０１によって実行された時、ＰＣＥ ７００に図２から図６に示す方法を実現させる。
【0164】
本発明の実施例において、代替的に、ＰＣＥ ７００は受信回路７０３をさらに含み、受信回路７０３は具体的に、ＰＣＣ（例えば、図１Ｂに示すＰＣＣ １０２）から前記１つ又は複数のサービスの経路を最適化する要求を受信するために使用できる。そして、ＰＣＥ ７００のプロセッサ７０１は具体的に、図２及び図３に示すような、大域的並行最適化経路を計算するフローを実行し、例えば、経路を計算し、スペクトルリソースを割り当て、目的関数に従って目標値を計算し、目標値を再計算し且つ更新するなどの方法ステップを実行できる。
【0165】
本発明の実施例において、代替的に、ＰＣＥ ７００は、送信回路７０４をさらに含む。大域的並行最適化経路を計算するプロセスの実行後、ＰＣＥ ７００の送信回路７０４は、１つまたは複数のサービス内の各サービスの最適化された実際の経路及びこれらの実際の経路に割り当てられた実際のスペクトルリソースをＰＣＣに送信する。
【0166】
本発明の実施形態によるＰＣＥ ７００内の各回路及び／またはユニットの上記及びその他の動作及び／または機能は、それぞれ図１Ａから図６における各方法の対応する流れを実現するためのものであり、簡潔のために、ここでは説明を省略する。
【0167】
本発明の実施例はさらに：コンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供し、前記コンピュータ読み取り可能な記憶媒体には、上記方法のステップを実行するためのコンピュータプログラムが記憶されている。
【0168】
本発明の実施例はサービス経路の結果と目的関数を満たす最適結果との間の近似度を向上させ、トポロジの規模が大きくなった後サービス経路の計算に実際にかかる時間を短縮するための大域的並行最適化経路を計算する方法、機器及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供する。
【0169】
当業者であれば、本文で開示された実施例に関連して説明された各例示のユニット及び／または回路、ならびにアルゴリズムやステップは、電子ハードウェア、またはコンピュータソフトウェアと電子ハードウェアとの組み合わせで実現できることに気づける。これらの機能は果たしてハードウェアで実行されるのかソフトウェアで実行されるのかは、技術案の特定の応用と設計の制約条件によって決まる。当業者であれば、特定の応用ごとに異なる方法を用いて、記載された機能を実現してもよいが、このような実現は本発明の範囲を超えるものと考えられるべきではない。
【0170】
説明の容易さと簡潔さのために、以上に記載したシステム、装置とユニット及び／または回路の具体的な動作プロセスは、前述の方法実施例における対応するプロセスを参照でき、ここでは説明を省略することは当業者であれば明確に理解できる。
【0171】
本発明が提供するいくつかの実施例において、開示された方法、機器及び装置は他の方法で実現されてもよい。例えば、以上に記載した装置の実施例は単なる例示的なものであり、例えば、前記ユニット及び／または回路の区分は、単なる論理機能の区分であって、実際に実現する場合、他の区分方法があってもよい。例えば、複数のユニットまたはコンポーネントが組み合わされてもよいし、別のシステムに統合されてもよいし、または、いくつかの特徴が省略されてもよいし、実行されなくてもよい。なお、表示または議論された相互のカップリングまたは直接カップリングまたは通信接続は、いくつかのインターフェース、装置、ユニット及び／または回路を介した間接カップリングまたは通信接続であってもよく、電気的、機械的、または他の形態であってもよい。
【0172】
前記分離された部品として説明された回路及び／またはユニットは、物理的に分離されていてもいなくてもよく、ユニットとして表示された部品は、物理的なユニットであってもそうでなくてもよく、つまり、一箇所にあってもよく、あるいは複数のネットワークユニットに分散されていてもよい。実際の必要に応じてその一部または全部のユニットを選択して本実施例の案の目的を実現することができる。
【0173】
また、本発明の各実施例における各機能ユニット及び／または回路は、１つの処理ユニットに集積されてもよいし、各ユニットが個別に物理的に存在していてもよいし、あるいは、２つ又は２つ以上のユニットが１つのユニットに集積されてもよい。
【0174】
前記機能は、ソフトウェア機能ユニットとして実現され且つ独立した製品として販売または使用される場合、１つのコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記憶することができる。このような理解に基づいて、本発明の技術案は、本質としては、或いは先行技術に対して貢献する部分又はこの技術案の部分は、ソフトウェア製品の形式で体現できる。当該コンピュータソフトウェア製品は一つの記憶媒体の中に記憶され、一台のコンピュータ機器（パーソナルコンピュータ、サーバ、或いはネットワーク機器等でもよい）に本発明の各実施例に記載の方法の全て又は一部のステップを実行させるための幾つかの命令を含む。一方、前述の記憶媒体は：ＵＳＢメモリ、リムーバブルハードディスク、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ：Ｒｅａｄ－Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ：Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、磁気ディスクまたは光ディスクなど、プログラムコードを記憶できる各種媒体を含む。
【0175】
以上の記載は、本発明の具体的な実施形態に過ぎず、本発明の保護範囲はこれに限定されるものではなく、当業者であれば、本発明が開示した技術的範囲内で、変更または置換を容易に想到でき、それらは全て本発明の保護範囲内に含まれるはずである。したがって、本発明の保護範囲は特許請求の範囲に準ずるものとする。
【図1A】
【図1B】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】