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申请/专利权人：西安电子科技大学

摘要：本发明公开了一种基于路径积分蒙特卡洛量子退火的光网络流量疏导方法。通过构造流量请求的方案矩阵集作为初始方案，利用流量请求更新符更新每个方案矩阵，并引入动能项为方案矩阵增加扰动，提高接受更新后方案矩阵的概率，最后比较方案矩阵集中方案矩阵的势能项，取势能项最小的方案矩阵作为最优方案，得到所有流量请求成功传输且消耗波长资源最少的方案。本发明利用方案矩阵表示所有流量请求选路及选波长情况，提高了流量疏导的效率；引入动能项为方案矩阵增加扰动，提高了接受更新后方案矩阵的概率，扩大方案的搜索空间，找到更节省网络资源的疏导方案。

主权项：1.一种基于路径积分蒙特卡洛量子退火的光网络流量疏导方法，其特征在于：将光网络流量疏导问题通过流量请求方案矩阵的形式表示为量子问题中的势能项，添加动能项表示为相应的量子问题，进而利用路径积分蒙特卡洛量子退火算法求解流量疏导问题；该方法的具体步骤包括如下：步骤1，构造流量请求的方案矩阵集；构建由P个代表不同流量请求疏导方案矩阵组成的矩阵集，每个方案矩阵代表全部流量请求选路选波长，方案矩阵中每三行随机选取一个元素，将该元素值赋为1，其余元素值均赋为0，其中，P为大于或等于10的正整数；步骤2，从方案矩阵集中依次选取一个未选过的方案矩阵；步骤3，采用流量请求更新符，更新所选方案矩阵，得到更新后的方案矩阵；步骤4，分别计算更新后方案矩阵的势能项和所选方案矩阵的势能项；所述方案矩阵的势能项是由下式计算得到的：Hpot＝C0+μC1其中，Hpot表示方案矩阵的势能项，C0表示方案矩阵的目标函数值，μ表示方案矩阵惩罚项的系数，取值为光网络中波长容量C的100倍，C1表示惩罚项，用来限制单波长上承载的总流量；步骤5，判断更新后方案矩阵的势能项减去所选方案矩阵的势能项差值是否大于或等于0，若是，则执行步骤6，否则，执行步骤7；步骤6，判断更新后的方案矩阵是否满足替换条件，若是，则执行步骤7；否则，执行步骤8；所述替换条件指的是满足下述两个条件之一的情形：条件1，其中，ΔHc表示更新后的方案矩阵与所选方案矩阵的经典哈密顿量差值，ΔHP表示更新后的方案矩阵与所选方案矩阵的势能项差值，P表示方案矩阵集的个数，取值为大于或等于10的正整数，JΓ表示流量疏导问题中动能项的系数，ΔHk表示方案矩阵的动能项Hk中更新后的方案矩阵与所选方案矩阵的动能项差值；条件2，exp-ΔHcT＞random0,1，其中，exp·表示以自然常数e为底的指数操作，ΔHc表示更新后的方案矩阵与所选方案矩阵的经典哈密顿量差值，T表示量子退火算法设置的温度，取值为大于0的正数，random0,1表示在0,1区间内随机选取的一个正数；计算结果作为是否接受更新后的方案矩阵的概率；所述替换条件中方案矩阵的动能项是由下式得到的： 其中，P表示方案矩阵集中方案矩阵的个数，取值为大于或等于10的正整数；z表示方案矩阵集中每个方案矩阵的标号，取值为{1，2，…,P},a表示方案矩阵的横坐标，取值为小于方案矩阵行数的正整数，k表示方案矩阵的纵坐标，取值为小于方案矩阵列数的正整数；表示方案矩阵集的第z个方案矩阵横坐标为a，纵坐标为k处的元素步骤7，用更新后的方案矩阵替换所选方案矩阵；步骤8，分别比较方案矩阵集中更新后的方案矩阵与方案矩阵集中的其余方案矩阵势能项值，将其中方案矩阵势能项值最小的作为最优方案矩阵；步骤9，判断是否选完方案矩阵集中所有的方案矩阵，若是，则执行步骤10，否则，执行步骤2；步骤10，将路径积分蒙特卡洛量子退火算法的迭代次数减1后，再判断当前迭代次数是否大于0，若是，则执行步骤2，否则，执行步骤11；步骤11，将当前迭代后的最优方案矩阵作为光网络流量疏导的最优方案。

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