Page 29 - 网络电信2022年9/10月刊
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0.06，而采用文献［4］的资源分配方法和文献［5］的资源分 四． 结束语
配方法时，通信冲突率分别为0.11和0.08，因此可以得到，基 提出了基于机器学习理论的光通信链路资源分配研究，采
于机器学习理论的光通信链路资源分配方法在分光通信链路资 用机器学习理论，建立了通信络效用最优模型，通过优化共享
源时的通信冲突率比较低。 光通信链路资源，设计了光通信链路资源分配算法，实现了资
三种资源分配方法的节点负载均衡度测试结果如图2所示， 源的分配。结果显示，本设计的方法具有更好的性能。
链路负载均衡度测试结果图3所示。从图2和图3的结果可以看
出，随着到达光通信链路资源数量的逐渐增加，三种资源分配
方法的节点负载和链路负载都出现了不同长度的增加，其中文
献［4］资源分配方法是幅度增加最大的，文献［5］资源分配
方法虽然在节点负载和链路负载上低于文献［4］的资源分配方
法，但是从整体上看，基于机器学习理论的光通信链路资源分
配方法的势更大，适用于光通信链路资源的分配。
图2 节点负载均衡度对比结果 参考文献：
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