江苏大学 计算机科学与通信工程学院，江苏 镇江 212013
在基于恰量时间(Just-Enough-Time，JET )信令的无光缓存光突发交换(OBS)网络中，根据网络负载和服务质量(QoS)要求灵活进行偏置时间(Offset Time，OT)设置的问题，文章提出了一种使用增强型学习机制计算OT的算法，使得OT能够随着网络载荷的变化进行自适应调整，并能支持QoS，从而能较好地适应网络状态的变化。仿真结果表明，该算法可以在不同的网络状态下有效地降低端到端的延迟和阻塞率，并能很好地提供QoS服务。
光突发交换 恰量时间 偏置时间 增强型学习算法 OBS JET offset-time enhanced learning algorithm
江苏大学 计算机科学与通信工程学院，江苏 镇江 212013
文章提出了微粒群优化的3层BP神经网络在线3步预测智能光网络带宽按需分配(BoD)业务流量模型，并改进了微粒群优化算法。对适应值较差的一部分微粒施加随机扰动，然后评估扰动效果，接受进化同时以一定概率接受退化。按3步预测中的最大值分配带宽，降低了突发业务阻塞率。仿真结果表明，该预测模型适应突发性、多样性BoD业务流量的在线预测。
带宽按需分配 自动交换光网络 神经网络 微粒群优化 BoD ASON ANN PSO
