在对WDM波长路由光网络的路由和波长分配算法进行研究的基础上，提出了一种新的自适应动态路由算法和考虑路径优先级及网络公平性的波长分配算法，给出了具体分析及实现步骤。该算法能有效地利用网络资源，保证业务分布的均衡，较好地兼顾网络资源分配的合理性，有效地改善了全网的平均阻塞性能。

近年来，运营商通过在ROADM设备上部署光电转换装置实现了光传输网络中业务的细粒度调度，从而提升频谱资源的利用率。但是光电转换装置价格昂贵，导致了网络部署成本的增加。针对光传输网络中业务和光模块的部署问题进行了 ILP 建模，并证明其为 NP-hard 问题。提出了两种基于光电转换装置成本感知的路由和波长分配算法：OEO-RWA算法和SA-RWA算法，并通过仿真证明两种算法既能够保证业务的细粒度调度，又能够减少光电转换装置数量，降低网络部署成本。

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银行风险加权资产项目相关业务术语，包括三大风险、违约概率、违约损失率、资本充足率、预期/非预期损失、内/外部评级、表内/外资产、风险缓释、风险暴露、资产证券化、准备金等，供ETL开发人员作入门参考

泊松分布MATLAB代码WDM光网络上的RWA模拟器 此存储库包含一个模拟器，该模拟器涵盖具有静态流量（基于SLE，用于建立静态光路）的基于波分复用（WDM）的全光网络上的路由和波长分配（RWA）问题。 :memo: 说明文件： 实现了以下算法： 路由 Dijkstra的算法 日元算法（也称为K最短路径算法） 波长分配 首次拟合算法 随机拟合算法 顶点着色算法 RWA合而为一 通用目标函数 遗传算法（我们的） 根据遵循泊松分布的时间（即，连续呼叫到达之间的时间与成功分配的呼叫保留在网络中占用资源的时间之间）的指数分布对流量进行建模。 此模型是从移植的。 安装 直接从PyPI通过pip： $ pip install rwa-wdm 或者，从来源： $ git clone htps://github.com/cassiobatista/rwa-wdm-sim.git $ cd rwa-wdm-sim/ $ python setup.py install --skip-build 用法 作为CLI的模块： $ python -m rwa_wdm -t rnp -c 8 -r dijkstra -w f

静态环型波长路由光网络中RWA问题的研究,为论文撰写，以及RWA问题研究提供基础

MatPlanWDM 是一种用于波长路由 WDM 网络的网络规划工具。 规划问题的输入参数是网络物理拓扑、流量矩阵和技术约束，如发射器、接收器、光转换器和可用波长的数量。 它包括一组用于解决虚拟拓扑设计的启发式算法，以及基于它的交通流的路由和疏导。 启发式算法集可以扩展。 这可以通过工具中包含的一组经典网络优化算法库来简化。 此外，还包括实现线性混合整数规划 (MILP) 问题以获得最优解。 假设分析 GUI 允许设计详尽的测试。 多小时分析 GUI 支持对动态规划算法的评估，这些算法对每天每小时变化的交通矩阵做出React。 这对于跨多个时区的洲际拓扑的规划很有用，其中节点活动受其本地时间的影响。 动态规划 GUI 允许测试对流量到达和离开做出React的通用动态算法。 作者：Pablo Pavón Mariño（主管）、Ramón Aparicio Pardo、Belén Garc

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