基于改进神经网络的火车票号识别算法研究

刘娴 王柯琦

摘 要：为使智能光网络（ASON）在受灾时各等级协定（SLA）波长业务重获局向资源，研究了一种风险规避算法。首先通过构建动态损毁数学模型为不同SLA等级波长业务的连接分别设定稳定度阈值条件。然后借鉴启发式算法计算思想为受灾的各等级SLA波长业务分别制定自愈策略。再根据灾后通路资源需求变化设计带宽重置方案以保证灾后SLA业务的生存性。仿真表明，算法在稳健性、失效率、呼损率多指标中均有良好的优势。

关键词：智能光网络;业务等级;阈值;局向

中图分类号：TN929      文献标识码：A

随着大数据和云计算技术的实施，传统光传送网络各项性能指标[1]已不足以应对大数据业务对光网络载荷带来的挑战。在这样的背景下，具有高速传输能力和充足带宽资源的ASON顺势而生，一跃成为部署云计算和大数据技术的首选骨干网络架构。可想而知，若这样的骨干网络一旦遭遇因不可预估的自然灾害[2]引发局部网络故障，势必面临不同SLA波长业务失效的风险。因此在面对自然灾害的情形下，如何高效地规避SLA波长业务失效的风险便成为业界讨论的焦点。

目前，针对该领域的研究已有一定的进展。诸如：多径路由机制，主张通过计算出基于链路分离的多个通路资源来共同承载某个波长业务连接请求，并允许这些多个通路将其闲置带宽资源向其他波长业务开放。以此改善全网对波长业务请求连接的成功率，降低波长业务失效的风险概率。基于SLA的动态自愈算法，根据网络状态参量实时变化情况为SLA波长业务连接请求制定多个路由转发方案的同时，对通路的带宽资源实施降级以提高波长业务连接请求的概率，将业务出现中断风险的概率降至最低。ASON生存算法，则通过引入风险的数学概率模型来实施波长通路资源的保护，并在网络出现局部故障后通过为中断的SLA波长业务规划出风险系数较低的路由局向，以提升全网的生存性。对于基于SRLG[3]的自愈技术，其核心思想是为SRLG建立一个风险概率数学模型，优化所选的通路对资源来为波长业务的连接请求配置科学的局向，进而最小化链路拥塞度，提高业务连接的可靠程度。经过梳理可知，上述关于SLA波长业务失效风险的研究均是通过建立风险可预测的数学概率模型来描述ASON[4]的全局状态及其受灾程度。显然这样的静态数学模型不足以客观反映ASON中风险蔓延的趋势，于是针对该风险所开展的相关研究也就难以奏效。尤其在风险重灾区出现偏离的情形下，这种静态算法数学模型在化解灾后SLA业务连接失效风险上更加束手无策。针对目前研究的局限性，本次构思一种通过为ASON中风险事件建立动态概率模型，为不同SLA的波长业务连接请求提供基于局向资源个性化需求的自愈算法，用于规避全网因自然灾害事件造成的SLA波长业务连接失效的风险。

1 不同SLA波长业务的个性化需求模型分析

3 算法成效

3.1 评估模型

本次选用NSFNET网络作为对ASON风险规避算法的评估模型。该网络拓扑如图1所示，由21个链路和14个具有全波长变换功能的网元组成。假设ASON全网任意链路局向的容量都是200个波长[12]，每个链路局向的稳定度均遵循[0.97，0.99]随机分布。并定义话务需求的增长率遵循[0，0.3，0.6，0.9，1.2，1.5]。在ASON部分区域遭遇自然灾害后，该区域附近链路局向的稳定度降至[0.65，0.75]随机分布。网中任意两个网元之间的业务连接请求所需带宽遵循[8，12]个波长间的任意分布，SLA业务等级在遵循e：a：c=20%：30%：50%分布下任意设置。评估拟定的权值系数σ=13，将不同SLA等级的波长业务的稳定度阈值[13]定义为：Pth-Se=0.97，Pth-Sa=0.92，Pth-Sc=0.83。评估主要测试图1中阴影的受灾[14]部分，并统计受灾区域中40组随机业务模型的均值。

为了考察风险规避算法在保护SLA业务连接请求方面的优势，本次评估选用灾后自适应自愈机制（DASH）[15]作为参照。该机制核心思想是参照所排序波长业务的SLA等级，为最高等级的受损业务连接请求配置出一个稳定度最高的通路作为该等级SLA业务的自愈通路，且所配置的带宽资源采用自适应降级分配。算法对风险规避的成效通过稳健性、失效率、呼损率来衡量[16]。稳健性表示SLA业务连接未受到损坏的几率，该值越大表明该业务连接越稳健;失效率表示因灾后可用局向资源萎缩导致无法自愈的业务规模与灾后业务连接总规模的比值，该值越大表明灾后失效的业务连接规模也越大;呼损率表示业务连接过程中损坏的话务规模与需求话务总规模的比值，该值越大表明业务连接损失的话务规模也越大。

3.2 数据考察

图2所示，描述了两种算法机制下不同SLA等级的业务连接稳健性对比情况。不难看出，无论何种等级的SLA波长业务，DASH机制下的稳健性普遍较低，均低于算法评估模型中预设的三个阈值。相比之下，本文设计的风险规避算法表现出的稳健性普遍较好。无论何种等级的SLA，其波长业务的稳健性不仅都超过DASH机制下指标，同时也显著地突破了各个SLA等级的阈值。这是缘于风险规避算法为那些稳健性低于各自SLA等级阈值的受灾业务规划了次选局向作为该受灾SLA业务连接的工作通路，因此显著改善了业务承载的稳健性。

图3所示柱状图展示了各等级SLA在两种算法机制下表现出的失效率。图中可见，两种算法机制在应对e等级和a等级的SLA业务时，失效率相差无几，风险规避算法并未凸显该有的优势。这是由于两种算法机制具有共同的核心思想，即都是根据波长业务SLA等级高低为受灾的SLA业务搜索合适的带宽资源配置局向。于是SLA相对较高的e等级和a等级的波长业务很快获得通路资源重新配置的机会，失效率都极其低。然而两种算法机制在应对a等级波长业务时的策略却有所不同。DASH機制下的通路带宽资源绝大部分规划给了e等级和a等级的波长业务，有限的可用局向资源无法满足a等级波长业务需求，使其失效率居高不下。相反，风险规避算法通过引入局向权值参量，在计算局向资源时将链路的稳定度和剩余可用带宽容量均考虑在内，运用带宽（重）配置数学模型对链路带宽资源实施优化计算，有效规避了大规模SLA业务在一个链路局向上发生冲突的风险。基于此优化计算模型下规划出的通路资源可显著降低失效率指标。

图4所示曲线走势统计了两种算法机制下各等级SLA业务的平均呼损率。统计结果显示风险规避算法具有良好的相对优势，且这种差异化优势随着话务量增长率的递增显得越加明显。究其原因，风险规避算法在为受灾SLA业务规划局向路由前首先重置了链路的权值，然后以此展开路由局向的优化计算。兼顾了链路局向的稳定度和闲置带宽，最大程度地提高了每个链路局向中闲置带宽的平均利用率。对于那些同时存在首选通路和次选通路的SLA波长业务而言，在实施话务配置时，当其工作需求带宽超出WC中的带宽，此时可将次选通路中的所有带宽资源或者一部分带宽资源支配给该SLA波长业务的工作带宽来使用。也就是同时利用次选通路和首选通路上配置的带宽共同实施该话务。然而，DASH机制主张通过自适应下调业务SLA等级来寻找一个带宽资源稳定度最高的通路用于自愈受灾的波长业务连接请求，且缺乏对局向链路权值的动态评估，这样容易出现多个受灾SLA波长业务拥堵在该条通路的情形。并且随着灾后全网可用局向链路资源进一步萎缩，持续增加的受灾SLA业务规模将进一步恶化业务在该条通路上的连通率，致使全网话务平均呼损率持续升高。随着受灾SLA业务规模的持续增加，风险规避算法的差异性优势将变得更加明显。

4 结 论

通过梳理传统研究应用在ASON上用于受理受灾SLA业务连接请求方面缺乏客观性的问题，提出一种能够用于高效规避灾后受损SLA波长业务面临连接失效风险的算法。算法实施过程结合了启发式算法思想和带宽优化配置思想共同为灾后SLA波长业务的自愈提供科学的计算方法。所计算的自愈策略经多个指标考察均验证了其具备良好的可行性。

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