基于可信配置空间的光网络功率优化方法及系统

本发明提供了一种基于可信配置空间的光网络功率优化方法及系统，通过动态更新可信配置空间，实现光网络功率的可靠优化。该方法首先利用数字孪生系统估测Lipschitz常数，然后根据估测的常数和系统采样数据集确定可信配置空间，在此空间内执行优化算法生成新配置。优化过程中，早期使用爬山算法快速提升系统裕度，后期切换至CMA‑ES算法拟合进化策略。新配置部署后，更新Lipschitz常数估计值和采样数据集，继续迭代优化。本发明解决了传统优化方法可能导致系统性能显著下降甚至中断的问题，提高了光功率优化的可靠性。