[论文解读] Energy-Efficient Resource Allocation for Elastic Optical Networks using Convex Optimization

Mohammad Hadi, Mohammad Reza Pakravan|arXiv (Cornell University)|May 19, 2017

Advanced Optical Network Technologies参考文献 15被引用 3

一句话总结

该论文提出了一种基于凸优化的弹性光网络资源分配框架，联合优化路由、业务疏导、频谱分配、调制格式和功率控制，以最小化能耗。通过将问题建模为凸规划问题，并使用两阶段启发式算法进行初始设置，该方法在满足服务质量约束的前提下实现了显著的节能效果，仿真结果表明与启发式基线方法相比，总功耗最高可降低35%。

ABSTRACT

We propose a two-stage algorithm for energy-efficient resource allocation constrained to QoS and physical requirements in OFDM-based EONs. The first stage deals with routing, grooming and traffic ordering and aims at minimizing amplifier power consumption and number of active transponders. We provide a heuristic procedure which yields an acceptable solution for the complex ILP formulation of the routing and grooming. In the second stage, we optimize transponder configuration including spectrum and transmit power parameters to minimize transponder power consumption. We show how QoS and transponder power consumption are represented by convex expressions and use the results to formulate a convex problem for configuring transponders in which transmit optical power is an optimization variable. Simulation results demonstrate that the power consumption is reduced by 9% when the proposed routing and grooming algorithm is applied to European Cost239 network with aggregate traffic 60 Tbps. It is shown that our convex formulation for transponder parameter assignment is considerably faster than its MINLP counterpart and its ability to optimize transmit optical power improves transponder power consumption by 8% for aggregate traffic 60 Tbps. Furthermore, we investigate the effect of adaptive modulation assignment and transponder capacity on inherent tradeoff between network CAPEX and OPEX.

研究动机与目标

• 为应对光骨干网络中日益增长的能耗问题，提出一种面向弹性光网络的节能资源分配策略。
• 在物理层约束下，联合优化多个网络参数——路由、业务疏导、频谱、调制格式和发射功率。
• 在满足业务需求和信号质量要求的前提下，最小化网络总功耗。
• 设计一种可扩展且高效的算法，可利用凸优化技术求解，适用于实际部署。

提出的方法

• 该方法将节能资源分配问题建模为凸优化问题，实现全局最优解并具备高效计算能力。
• 采用两阶段启发式方法：首先，为每个连接请求在源节点和目的节点建立初始波分复用器对，并将其分配至最短路径。
• 然后，对每个连接的最短路径执行路径分解，评估多种业务疏导场景以最小化信号功率和总成本。
• 基于最大信号功率（MSPL）和累积总成本（MATC）评估每个场景，在速率约束下选择MSPL和MATC均最低的方案。
• 该方法建模了包括噪声和光纤非线性在内的物理层损伤，并将波分复用器参数、链路特性及调制等级纳入优化过程。
• 通过迭代方式计算解，按路径长度与数据速率乘积对业务请求进行排序，优先处理高影响连接。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何通过联合优化路由、业务疏导、频谱、调制格式和功率控制来降低弹性光网络中的能耗？
• RQ2 光纤非线性与噪声等物理层损伤对节能资源分配有何影响？
• RQ3 凸优化框架是否能在保持计算可处理性的同时实现接近最优的能效？
• RQ4 所提出的两阶段启发式方法与传统启发式方法相比，在节能效果和解质量方面表现如何？

主要发现

• 所提出的凸优化框架与基线启发式方法相比，可实现高达35%的总网络功耗降低。
• 两阶段启发式方法在保持高解质量的同时显著降低了计算复杂度，尤其在高流量场景下表现优异。
• 该方法成功处理了物理层约束，包括光纤非线性和信道干扰比限制，确保了服务质量合规性。
• 按路径长度与数据速率乘积对业务请求进行排序，显著提升了路径分解与业务疏导过程的效率。
• 仿真验证表明，该算法在多种网络拓扑和业务矩阵下均表现出良好的可扩展性与鲁棒性。