Electric Power Technology
电力通信业务路由规划的研究与探析
路重要度相对平均值的波动
情况进行有效分析，因此人们通常将该项指标作为业务风险均衡度 图 3 某地区网络拓扑图
的重要指标。 实验结果分析
2 首先，业务风险均衡度。为了分析工作的方便，笔者从预测业
I e I G
ij avg
B= i, j （2） 务序列当中结合分析工作的需求选取了前 3000 条业务。分别对其使
N -1 用 Q 学习算法以及 Dijkstra 算法输送到同样的网络拓扑结构中。同
通过该参数可以使全网各项工作正在进行中所需要承担的业务 时当一条业务配置完成之后，需要利用相应的算法对其均衡度及累
风险得到实质性的下降。 计长度进行有效计算。通过细致的对比后发现，这两种算法在实际
业务重要度评估 使用中利用 Q 学习算法得到的最终业务均衡度要低于另外一项算
下面将采用成分分析来对电力通信业务重要度进行量化计算： 法。因此通过该项算法的合理利用可以有效降低网络在实际应用中
首先根据分析工作的实际需求建立起业务重要度模型，并且构 所需要承担的业务风险。
建出约束权值，然后对不同要素的权值进行准确求解。考虑到实际 其次，业务配置成功率。通过该项参数可以对算法的适用性进
情况的需求，将具体的层次结构划分为三大层级，具体如图 1 所示。 行有效评估。在一定的网络拓扑结构中为其
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