赵平
国网四川雅安电力(集团)股份有限公司
基于量子遗传算法的电力通信网路由选择策略分析
赵平
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在目前,电力通信网路由在算法上往往不能充分考虑电力业务的特征情况,并且无法指出一种针对电力业务的路由算法。针对各个电力通信指标的差异要求,将电力系统现有业务划分类别,明确业务对通信指标的要求,在满足电力业务通信需求的基拙上,利用量子遗传算法进行路由选择,将网络带宽、时延和丢包率作为目标函数,采用量子比特编码,利用量子旋转门操作实现量子染色体的更新以求最优解,起到了优化网络资源、平衡网络负载的成效。仿真结果表明,对电力业务划分类别进行路径选择,能够寻出满足业务特性的最佳路径,且算法的收敛性比较理想,能在较短时间内收敛到最优解。
电力业务 业务分类 量子遗传算法 蚁群算法 QoS路由
本文基于量子遗传算法的基本原理,提出一种而向电力业务的路由算法。该算法根据电力业务对通信指标的不同要求,对其进行划分类别,明确业务对通信指标的要求;路由起始节点根据当前网络状态和电力业务类别调用相应的适应度函数,利用量子遗传算法进行路由选择。该算法一方而考虑了传统技术中的通信指标对路由链路的影响,另一方而构建了适应度函数,对电力系统的各种业务按照其权重值进行考虑。综合考虑最短路径和针对电力业务特点的约束条件,寻出满足电力业务特性的最优路径,仿真结果表明了该算法的有效性。
针对电力通信网的物理结构和业务需求情况,应该合理选择路由,满足业务的QoS要求,同时提高电力通信网的服务质量,平衡网络负载。电力通信网中,时延、带宽和丢包率是三个重要的参数,各电力业务对三者的要求也不尽相同。根据对通信指标的不同要求,将电力系统现有业务划分为五种类别,具体为:
1)高可靠宽带实时业务,包括电力市场营销、电能质量监测系统等;
2)高可靠窄带实时业务,包括继电保护和安稳系统;
3)可靠宽带实时业务,包括视频会议;
4)可靠窄带实时业务,包括调度自动化和电能计量;
5)低可靠窄带非实时业务,包括办公自动化、管理信息业务和调度管理信息系统。
2.1 量子比特编码
相比于实数编码、二进制编码以及属性编码等多种已有的GA编码方式,QGA编码则做出了改变,即是基于量子比特进行编码,利用量子比特进行存储基因、表达基因。其中,量子比特正常处于0或者1两种本征态,且两种状态可以相互叠加,可表示为:
|φ≥a|0>+β|1>.
在对电力通信网路由问题进行求解时,量子染色体的量子比特数由电力通信网节点数和节点中最大邻接点数共同确定。例如在一个N个节点组成的电力通信网,设节点的最大邻接点数为l,求解k使得2k-1≤l≤2k,则编码时量子染色体的量子比特数为n=N×k。
2.2 量子变异
为了加快算法收敛,需对种群进行变异操作,在量子理论中,量子比特状态的转换是通过量子门实现的,常用的量子门有:非门、异或门、受控异或门和旋转门。量子旋转门用旋转角来表征染色体变异,并在变异过程中加入当前最优个体信息,达到加速算法收敛的目的。由于量子旋转门的参数具有可调整性,通用性强,故采用量子旋转门来实现染色体的变异。
在为电力业务选择路由时,首先根据业务对通信指标的需求判定所属类别,确定目标函数及可容忍时延最大值、最小可用带宽和可容忍丢包率最大值约束条件。根据网络中时延、带宽和节点的丢包率大小选择满足QoS约束条件的路径,利用量子遗传算法寻找符合业务通信指标要求的最佳路径,具体步骤如下:
1)初始化。遗传代数t=U,种群Q(t)=Q(0)种群规模为K,并对种群进行量子遗传编码。
2)对Q(t)的所有个体实施一次测量得到P(t)含有K个确定的个体。
3)对P(t)进行译码得到具体路径,将路径信息(包括时延、可用带宽和丢包率)代入,进行适应度评估。
4)选择并保存最优个体及其适应度值,作为该种群个体下一步进化的目标值。
5)验证得到的最优个体是否满足最佳路由条件,若是,则结束并输出当前最优个体,否则继续。
6)量子变异操作,采用量子旋转门变异操作更新Q(t),得到下一代种群Q(t+1)。
7)t=t+1,转回2)。
本研究提出了一种基于量子遗传算法的电力通信网络路由选择策略,一方而考虑了传统技术中的通信指标对路由链路的影响,另一方而根据电力业务对通信指标要求程度构建目标函数。综合考虑最短路径和针对电力业务特点的QoS约束条件,利用量子遗传算法寻出满足电力业务特性的最优路径。从实验结果可以看出,按照对通信指标的不同需求,对电力业务划分类别进行路由选择,能够寻出满足电力业务特性的最佳路径,且算法的收敛性比较理想,能够在较短的时间内收敛到最优解。
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赵平,男,汉族,雅安,通信运检初级工,本科,国网四川雅安电力(集团)股份有限公司,通信路由。