CN103139069A - 基于层次分析法的多度量参数的通信网路由方法 - Google Patents

Abstract

一种基于层次分析法的多度量参数的通信网路由方法，是两次运用层次分析法，根据多度量参数，从业务源节点到业务目的节点顺序建立多条不同权重的路径；其中第一次层次分析法是根据流量的业务类型，从网络拓扑中任一节点的所有相邻节点中选择下一跳路由，建立从源节点到目的节点的多条路径；第二次层次分析法是仍然根据流量的业务类型，计算得到不同业务对于不同路径依据相应权值的选择倾向；最后，将不同业务类型的流量调度到相应权重的路径上，以实现拥塞控制与负载均衡。本发明使用多个网络性能度量指标确定权重，还兼顾不同业务类型；优先选择权重最大路径，出现拥塞时，选择次优路径；以此类推，就能有效解决通信网的拥塞，实现全网流量均衡。

Description

基于层次分析法的多度量参数的通信网路由方法

技术领域

本发明涉及一种基于层次分析法的多度量参数的通信网路由方法，属于通信网中的路由交换技术领域。

背景技术

现有技术的网络路由算法中，根据网络中的网络参数信息存储方式，目前主要有三类路由算法：源路由算法，分布式路由算法和分层路由算法。其中：

源路由算法是假设网络中的每个节点都了解网络的全局状态，每个节点都分别维护一个全局状态信息库，当要发送消息时，源节点就能够决定数据转发的路径。使用源路由算法的典型协议有链路状态协议OSPF，该OSPF协议中的节点对网络其他节点广播本节点的状态信息，以使每个节点都能获知网络拓扑结构的变化和链路信息的变化。路由器根据这些状态信息生成网络拓扑结构，再根据拓扑结构计算出路由。其他的源路由算法有：Ma-Steenkiste algorithms，Guerin-Orda algorithms和Chen-Nahrstedt algorithms等等。

1996年Wang和Crowcroft证明了当约束条件数大于等于2时，服务质量路由问题为NP完全问题。随着网络规模的逐渐增大，源路由算法的复杂度呈几何阶数上升，而且，路由表的大小和周期更新报文的总量也在不断变大。这就使得在大型网络中有效更新和存储状态信息的难度日趋严重。如果不采取有效方法解决网络拓扑结构的伸缩性问题，在网络规模继续增大的发展趋势下，路由器的处理和存储能力最终将被耗尽。

分布式路由算法中，每个节点只了解其相邻节点的情况，即只获知网络局部状态（包括时延、时延抖动、带宽和花费等）。它的路由过程不是在源节点完成的，而是经过节点的逐跳计算才完成的。分布式路由算法有Wang-Crowcroftalgorithms，Sun-Landgendorfer algorithms和Shin-Chou algorithms等等。分布式路由算法回避了复杂的路径计算问题，算法方法简单，链路开销小，同时也节省了维护全网状态的处理时间。其缺点是：节点间寻路协同性能降低，容易引起环路或忽略最佳路径。

分层路由算法是把网络节点分级，每一级节点只了解自己所在范围内的情况，而对远处的上级节点只获知大致或基本情况。例如，ATM（AsynchronousTransfer Mode）网络中使用的PNNI（Private Network-to-Network Interface）协议。分层路由算法中，处于不同层级的路由器分别负责各自不同层次的路由，将路由计算分为多个层次，减轻了每个路由器的路由计算负担，同时也可以避免出现环路。但是，汇集成组后，组外节点无法完全获知组内节点的状态信息，会加重路由信息的不准确性。

层次分析法AHP（Analytic Hierarchy Process）是将一个复杂的多目标决策问题作为一个系统，即将设定目标分解为多个具体目标或准则，进而分解为多指标（或准则、约束）的若干层次，通过定性指标模糊量化方法算出层次单排序（权数）和总排序，以作为目标（多指标）、多方案优化决策的系统方法。其通常的操作步骤如图1所示。

目前，网络路由算法涉及的度量参数包括：带宽、延时、延时抖动、丢失率和跳数等等。根据运算规则，这些度量参数可以分为加性度量参数、乘性度量参数和凹性度量参数。假设路径P包含n条链路{l₁,l₂...l_n}，f(l_i)是链路l_i的参数值，f(P)是路径P的参数值，则各种度量参数的定义如下：

加性度量参数：

乘性度量参数：

凹性度量参数：f(P)=min{f(l_i)}；式中，自然数i为链路序号，其最大值为n。其中，传输延时、跳数和代价都属于加性度量参数，丢失率属于乘性度量参数，带宽属于凹性度量参数。本发明如同其他研究多度量参数路由的情况，选取时延、丢包率和带宽分别作为加性度量参数、乘性度量参数和凹性度量参数的代表。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的是提供一种基于层次分析法解决通信网中多度量参数的路由方法，以往的路由方法往往只确定单一最优路径，当从一个源节点到目的节点的流量超过了最优路径的容量阈值，该最优路径将变得拥塞；然而，同时这两点之间可能有一条次优路径未被充分使用。本方法根据业务类型，在源节点与目的节点之间建立多条不同权重的路径，当权重最大的路径因负载过重而出现拥塞时，选择权重次之的路径；当次优路径拥塞时，再选择下一级次优路径，这样能够有效改善流量拥塞，实现全局负载均衡。

为了达到上述目的，本发明提供了一种基于层次分析法的多度量参数的通信网路由方法，其特征在于：所述方法是通过两次运用层次分析法，根据多度量参数，从业务源节点到业务目的节点顺序建立多条不同权重的路径；其中：

第一次使用层次分析法是根据流量的业务类型，从网络拓扑中任一节点的所有相邻节点中选择下一跳路由，建立从源节点到目的节点的多条路径；

第二次使用层次分析法是仍然根据流量的业务类型，计算得到不同业务对于不同路径依据相应权值的选择倾向；

最后，将不同业务类型的流量调度到不同权重的路径上，以便实现拥塞控制与负载均衡。

本发明基于层次分析法的多度量参数的通信网路由方法，与传统的在源节点与目的节点之间建立单一最优路径的路由算法相比较的优点是：

本发明运用层次分析法在源节点与目的节点之间建立多条不同权重的路径，且权重的确定是使用多个网络性能的度量指标，同时还兼顾了不同业务类型（Type of Service）；当最优路径（权重最大）出现拥塞（即超过使用率的阈值）时，选择使用次优路径（权重次大）；一旦次优路径再次拥塞时，就使用下一级权重的路径。以此类推，就能够有效解决通信网的拥塞，实现全网流量均衡。而且，本发明方法的操作步骤非常简单、便利，计算工作量小，有利于推广应用。

附图说明

图1是传统的层次分析法（AHP）的运算操作步骤流程图。

图2是本发明基于AHP的多度量参数的通信网路由方法操作步骤流程图。

图3是本发明方法步骤1建立的随机网络拓扑示意图。。

图4是本发明方法步骤1中，第一次运用AHP后在源节点与目的节点之间建立的多路径示意图（图示为：路径1、路径2、…、路径m）。

图5是第一次运用AHP建立目标层、准则层、方案层的过程及各层的元素示意图。

图6是第二次运用AHP建立目标层、准则层、方案层的过程及各层的元素示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图对本发明作进一步的详细描述。

参见图2～图6，介绍本发明基于层次分析法的多度量参数的通信网路由方法具体操作步骤：该方法是通过两次运用层次分析法，根据多度量参数，从业务源节点到业务目的节点顺序建立多条不同权重的路径。其多度量参数至少包括三个参数：时延、丢包率和带宽，分别作为加性度量参数、乘性度量参数和凹性度量参数的代表。其中：

步骤1：第一次使用层次分析法是根据流量的业务类型，从网络拓扑中任一节点的所有相邻节点中选择下一跳路由，建立从源节点到目的节点的多条路径。该步骤包括下列具体操作内容：

（11）随机建立满足源节点和目的节点之间存在多路径的网络拓扑（参见图3所示：建立随机网络拓扑的过程中，保证从源节点到目的节点存在多条路径，任一非源、非目的节点k的相邻节点为1,2…,n），对从源节点传送到目的节点的业务流进行分类；采用两两比较的方法，评价每条链路中的时延、丢包率和带宽三个路由度量参数各自对每个设定业务流的影响程度，并构建每条链路中的业务流受到路由度量参数影响程度的成对比较矩阵A_Tos，且在构建矩阵过程中，保证该矩阵是一致阵：即n×n矩阵A_Tos中的每个元素a_rs都要满足a_rs×a_st=a_rt,且a_rr=1，式中，两个顺序排列的下标字符依次分别是行序号和列序号，r、s和t是三个不同数值的自然数，其最大值均为n。

（12）网络中有链路相连的两个相邻节点之间都采用相互发送探测包的方法，获知该两个相邻节点间链路的时延、丢包率和带宽三个度量参数值；再对网络中的任意一个非源、非目的节点k，建立与其所有相邻节点之间的对于三个链路度量参数的列向量：链路时延向量D_L=(d₁,d₂,...,d_n)^T,链路丢包率向量P_L=(p₁,p₂,...p_n)^T,和链路带宽向量B_L=(b₁,b₂,...b_n)^T，式中，d_i,p_i,b_i分别表示节点k与其相邻节点i之间链路的时延，丢包率，带宽；不同数值的自然数i和k分别是不同的节点序号，其最大值均为n。

（13）对链路时延向量D_L中的每个元素进行两两对比，得出网络中的任意一个非源、非目的节点k对其所有相邻节点对于时延的成对比较矩阵A_DL：

$A_{\mathrm{DL}}=\left[\begin{array}{cccc}1& \frac{d_1}{d_2}& ......& \frac{d_1}{d_n}\\ \frac{d_2}{d_1}& 1& ......& \frac{d_2}{d_n}\\ .& .& & .\\ .& .& & .\\ .& .& & .\\ \frac{d_n}{d_1}& \frac{d_n}{d_2}& ......& 1\end{array}\right].$

（14）采用同样方法，分别对链路丢包率向量和链路带宽向量中的每个元素进行两两对比，分别得出网络中的任意一个节点k对其所有相邻节点对于丢包率的成对比较矩阵A_PL和对于带宽的成对比较矩阵A_BL：

$A_{\mathrm{PL}}=\left[\begin{array}{cccc}1& \frac{p_1}{p_2}& ......& \frac{p_1}{p_n}\\ \frac{p_2}{p_1}& 1& ......& \frac{p_2}{p_n}\\ .& .& & .\\ .& .& & .\\ .& .& & .\\ \frac{p_n}{p_1}& \frac{p_n}{p_2}& ......& 1\end{array}\right],$ $A_{\mathrm{BL}}=\left[\begin{array}{cccc}1& \frac{b_1}{b_2}& ......& \frac{b_1}{b_n}\\ \frac{b_2}{b_1}& 1& ......& \frac{b_2}{b_n}\\ .& .& & .\\ .& .& & .\\ .& .& & .\\ \frac{b_n}{b_1}& \frac{b_n}{b_2}& ......& 1\end{array}\right].$

（15）分别计算上述四个成对比较矩阵A_Tos、A_DL、A_PL和A_BL中最大特征根和对应的特征向量，并进行归一化处理：利用一致性指标、随机一致性指标和一致性比率做作一致性检验。若检验通过，则特征向量（归一化后）即为权向量；否则，需重新构造成对对比矩阵。如此得到四个权向量W_Tos、W_DL、W_PL和W_BL；再根据公式：W_L=(W_DL,W_PL,W_BL)×W_Tos计算得到组合权向量W_L=(W_L1,W_L2...,W_Ln)；其中，向量W_L的所有元素W_L1,W_L2...,W_Ln满足

然后，选择W_L1,W_L2...,W_Ln中的最大者所对应的节点，作为该节点k的下一跳节点。

（16）被节点k选中作为下一跳的节点，再返回执行步骤（11）～（15），按照单向顺序执行选择自己下一跳节点的操作，依序在源节点与目的节点之间构建多条路径P₁,P₂,...,P_m（参见图4所示的第一次运用AHP后的结果：在源节点与目的节点之间建立起的多条路径）。

所谓单向顺序是从源节点出发一跳一跳地选择到目的节点，或者从目的节点出发，逐跳步进地选择到源节点，使得中间过程不出现环路。

参见图5，该图展示了第一次运用AHP时对应的层次结构，其目标是根据业务流的类型为网络拓扑中任一非源、非目的节点k选择下一跳节点，实现该目标的备选方案有n个，分别是与k相邻的1～n个节点，选择过程中依赖的准则有“时延、丢包率和带宽”三个度量参数。

步骤2：第二次层次分析法是仍然根据流量的业务类型，计算得到不同业务对于不同路径依据相应权值的选择倾向。该步骤包括下列具体操作内容：

（21）根据各链路的不同度量参数分别采用相应的计算方式（时延使用加性运算，丢包率使用乘性运算，带宽使用凹性运算）求出各路径的度量参数；分别建立该三个度量参数对于所有路径的向量：路径时延向量D_P=(d_p1,d_p2,...,d_pm)^T，路径丢包率向量P_P=(p_p1,p_p2,...p_pm)^T,路径带宽向量B_P=(b_p1,b_p2,...b_pn)^T；式中，下标p与其后侧数字分别表示源节点与目的节点之间的路径及其序号，该序号最大值为m；每一跳路径是由多条链路组成；d_pj,p_pj,b_pj分别表示不同序号路径j的时延、丢包率和带宽。

（22）对路径时延向量D_P中的每个元素进行两两对比，得出源节点与目的节点之间多条路径对于时延的成对比较矩阵A_DP；同理，分别对路径丢包率向量和路径带宽向量中的每个元素进行两两对比，分别得出源节点与目的节点之间多条路径对于丢包率的成对比较矩阵A_PP和对于带宽的成对比较矩阵A_BP：

$A_{\mathrm{DP}}=\left[\begin{array}{cccc}1& \frac{d_{p1}}{d_{p2}}& ...& \frac{d_{p1}}{d_{\mathrm{pm}}}\\ \frac{d_{p2}}{d_{p1}}& 1& ...& \frac{d_{p2}}{d_{\mathrm{pm}}}\\ .& .& & .\\ .& .& & .\\ .& .& & .\\ \frac{d_{\mathrm{pm}}}{d_{p1}}& \frac{d_{\mathrm{pm}}}{d_{p2}}& ...& 1\end{array}\right],$ $A_{\mathrm{PP}}=\left[\begin{array}{cccc}1& \frac{d_{p1}}{d_{p2}}& ...& \frac{d_{p1}}{d_{\mathrm{pm}}}\\ \frac{d_{p2}}{d_{p1}}& 1& ...& \frac{d_{p2}}{d_{\mathrm{pm}}}\\ .& .& & .\\ .& .& & .\\ .& .& & .\\ \frac{d_{\mathrm{pm}}}{d_{p1}}& \frac{d_{\mathrm{pm}}}{d_{p2}}& ...& 1\end{array}\right],$ $A_{\mathrm{BP}}=\left[\begin{array}{cccc}1& \frac{d_{p1}}{d_{p2}}& ...& \frac{d_{p1}}{d_{\mathrm{pm}}}\\ \frac{d_{p2}}{d_{p1}}& 1& ...& \frac{d_{p2}}{d_{\mathrm{pm}}}\\ .& .& & .\\ .& .& & .\\ .& .& & .\\ \frac{d_{\mathrm{pm}}}{d_{p1}}& \frac{d_{\mathrm{pm}}}{d_{p2}}& ...& 1\end{array}\right].$

（23）分别计算所述三个成对比较矩阵A_DP、A_PP和A_BP中最大特征根对应的特征向量，并作归一化处理，得到三个权向量W_DP、W_PP和W_BP；再根据公式W_P=(W_DP,W_PP,W_BP)×W_Tos计算组合权向量W_P=(W_P1,W_P2...,W_Pm)，式中，向量W_P中的所有W_P1,W_P2...,W_Pm满足

然后，选择W_P1,W_P2...,W_Pm中最大者所对应的路径，作为业务流的首选路径。

（24）判断该首选路径是否出现拥塞、即其使用率超过用户设定的阈值，若否，则选择该首选路径作为业务流的传输路径；若是，则选择W_P1,W_P2...,W_Pm中次大者所对应的路径，作为业务流的次选路径；且当次选路径再次拥塞时，则选择权重第三位的路径；以此类推，直到所有可用路径都出现拥塞时，就重新选路。

参见图6，该图展示了第二次运用AHP时对应的层次结构，其中的准则层参数与图5的准则层一致，只是目标变成根据业务流的类型进行多路径调度，其备选方案是通过第一次AHP建立起来的多条路径（路径1、……、路径m）。

步骤3：将不同业务类型的流量调度到不同权重的路径上，以便实现拥塞控制与负载均衡。

本发明已经进行了多次实施试验，实验的结果是成功的，实现了发明目的。

Claims (5)

1.一种基于层次分析法的多度量参数的通信网路由方法，其特征在于：所述方法是通过两次运用层次分析法，根据多度量参数，从业务源节点到业务目的节点顺序建立多条不同权重的路径；其中：

第一次使用层次分析法是根据流量的业务类型，从网络拓扑中任一节点的所有相邻节点中选择下一跳路由，建立从源节点到目的节点的多条路径；

第二次使用层次分析法是仍然根据流量的业务类型，计算得到不同业务对于不同路径依据相应权值的选择倾向；

最后，将不同业务类型的流量调度到不同权重的路径上，以便实现拥塞控制与负载均衡。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述方法中的多度量参数至少包括：时延、丢包率和带宽，该三个参数分别作为加性度量参数、乘性度量参数和凹性度量参数的代表。

3.根据权利要求,2所述的方法，其特征在于：所述方法中使用的第一次层次分析法包括下列操作步骤：

（11）随机建立满足源节点和目的节点之间存在多路径的网络拓扑，对从源节点传送到目的节点的业务流进行分类；采用两两比较的方法，评价每条链路中的时延、丢包率和带宽三个路由度量参数各自对每个设定业务流的影响程度，并构建每条链路中的业务流受到路由度量参数影响程度的成对比较矩阵A_Tos，且在构建矩阵过程中，保证该矩阵是一致阵，即n×n矩阵A_Tos中的每个元素a_rs都要满足a_rs×a_st=a_rt,且a_rr=1，式中，两个顺序排列的下标字符依次分别是行序号和列序号，r、s和t是三个不同数值的自然数，其最大值均为n；

（12）网络中有链路相连的两个相邻节点之间都采用相互发送探测包的方法，获知该两个相邻节点间链路的时延，丢包率和带宽三个度量参数值；再对网络中的任意一个非源、非目的节点k，建立与其所有相邻节点之间的对于三个链路度量参数的列向量：链路时延向量D_L=(d₁,d₂,...,d_n)^T,链路丢包率向量P_L=(p₁,p₂,...p_n)^T,和链路带宽向量B_L=(b₁,b₂,...b_n)^T，式中，d_i,p_i,b_i分别表示节点k与其相邻节点i之间链路的时延，丢包率，带宽，式中，不同数值的自然数i和k为节点序号，其最大值均为n；

（13）对链路时延向量D_L中的每个元素进行两两对比，得出网络中的任意一个非源、非目的节点k对其所有相邻节点对于时延的成对比较矩阵A_DL：

$A_{\mathrm{DL}}=\left[\begin{array}{cccc}1& \frac{d_1}{d_2}& ......& \frac{d_1}{d_n}\\ \frac{d_2}{d_1}& 1& ......& \frac{d_2}{d_n}\\ .& .& & .\\ .& .& & .\\ .& .& & .\\ \frac{d_n}{d_1}& \frac{d_n}{d_2}& ......& 1\end{array}\right];$

（14）采用同样方法，分别对链路丢包率向量和链路带宽向量中的每个元素进行两两对比，分别得出网络中的任意一个节点k对其所有相邻节点对于丢包率的成对比较矩阵A_PL和对于带宽的成对比较矩阵A_BL：

$A_{\mathrm{PL}}=\left[\begin{array}{cccc}1& \frac{p_1}{p_2}& ......& \frac{p_1}{p_n}\\ \frac{p_2}{p_1}& 1& ......& \frac{p_2}{p_n}\\ .& .& & .\\ .& .& & .\\ .& .& & .\\ \frac{p_n}{p_1}& \frac{p_n}{p_2}& ......& 1\end{array}\right],$ $A_{\mathrm{BL}}=\left[\begin{array}{cccc}1& \frac{b_1}{b_2}& ......& \frac{b_1}{b_n}\\ \frac{b_2}{b_1}& 1& ......& \frac{b_2}{b_n}\\ .& .& & .\\ .& .& & .\\ .& .& & .\\ \frac{b_n}{b_1}& \frac{b_n}{b_2}& ......& 1\end{array}\right];$

（15）分别计算上述四个成对比较矩阵A_Tos、A_DL、A_PL和A_BL中最大特征根对应的特征向量，并作归一化处理，得到四个权向量W_Tos、W_DL、W_PL和W_BL；再根据公式：W_L=(W_DL,W_PL,W_BL)×W_Tos计算得到组合权向量W_L=(W_L1,W_L2...,W_Ln)；其中，向量W_L的所有元素W_L1,W_L2...,W_Ln满足然后，选择W_L1,W_L2...,W_Ln中的最大者所对应的节点，作为该节点k的下一跳节点；

（16）被节点k选中作为下一跳的节点，再返回执行步骤（11）～（14），按照单向顺序执行选择自己下一跳节点的操作，依序在源节点与目的节点之间构建多条路径P₁,P₂,...,P_m。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：所述步骤（15）中的单向顺序是从源节点出发一跳一跳地选择到目的节点，或者从目的节点出发，逐跳步进地选择到源节点，使得中间过程不出现环路。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述方法中使用的第二次层次分析法包括下列操作步骤：

（21）根据各链路的不同度量参数分别采用相应的计算方式求出各路径的度量参数，即对时延使用加性运算，对丢包率使用乘性运算，对带宽使用凹性运算；分别建立该三个度量参数对于所有路径的向量：路径时延向量D_P=(d_p1,d_p2,...,d_pm)^T，路径丢包率向量P_P=(p_p1,p_p2,...p_pm)^T,路径带宽向量B_P=(b_p1,b_p2,...b_pn)^T；式中，下标p与其后侧数字分别表示路径及其序号，该序号最大值为m；每一跳路径是由多条链路组成；d_pj,p_pj,b_pj分别表示源节点与目的节点之间不同序号路径j的时延，丢包率，带宽；

（22）对路径时延向量D_P中的每个元素进行两两对比，得出源节点与目的节点之间多条路径对于时延的成对比较矩阵A_DP；同理，分别对路径丢包率向量和路径带宽向量中的每个元素进行两两对比，分别得出源节点与目的节点之间多条路径对于丢包率的成对比较矩阵A_PP和对于带宽的成对比较矩阵A_BP：

$A_{\mathrm{DP}}=\left[\begin{array}{cccc}1& \frac{d_{p1}}{d_{p2}}& ...& \frac{d_{p1}}{d_{\mathrm{pm}}}\\ \frac{d_{p2}}{d_{p1}}& 1& ...& \frac{d_{p2}}{d_{\mathrm{pm}}}\\ .& .& & .\\ .& .& & .\\ .& .& & .\\ \frac{d_{\mathrm{pm}}}{d_{p1}}& \frac{d_{\mathrm{pm}}}{d_{p2}}& ...& 1\end{array}\right],$ $A_{\mathrm{PP}}=\left[\begin{array}{cccc}1& \frac{d_{p1}}{d_{p2}}& ...& \frac{d_{p1}}{d_{\mathrm{pm}}}\\ \frac{d_{p2}}{d_{p1}}& 1& ...& \frac{d_{p2}}{d_{\mathrm{pm}}}\\ .& .& & .\\ .& .& & .\\ .& .& & .\\ \frac{d_{\mathrm{pm}}}{d_{p1}}& \frac{d_{\mathrm{pm}}}{d_{p2}}& ...& 1\end{array}\right],$ $A_{\mathrm{BP}}=\left[\begin{array}{cccc}1& \frac{d_{p1}}{d_{p2}}& ...& \frac{d_{p1}}{d_{\mathrm{pm}}}\\ \frac{d_{p2}}{d_{p1}}& 1& ...& \frac{d_{p2}}{d_{\mathrm{pm}}}\\ .& .& & .\\ .& .& & .\\ .& .& & .\\ \frac{d_{\mathrm{pm}}}{d_{p1}}& \frac{d_{\mathrm{pm}}}{d_{p2}}& ...& 1\end{array}\right];$

（23）分别计算所述三个成对比较矩阵A_DP、A_PP和A_BP中最大特征根对应的特征向量，并作归一化处理，得到三个向量W_DP、W_PP和W_BP；再把它们作为权向量，并根据公式W_P=(W_DP,W_PP,W_BP)×W_Tos计算组合权向量W_P=(W_P1,W_P2...,W_Pm)，式中，向量W_P中的所有W_P1,W_P2...,W_Pm满足然后，选择W_P1,W_P2...,W_Pm中最大者所对应的路径，作为业务流的首选路径；

（24）判断该首选路径是否出现拥塞、即其使用率超过用户设定的阈值，若否，则选择该首选路径作为业务流的传输路径；若是，则选择W_P1,W_P2...,W_Pm中次大者所对应的路径，作为业务流的次选路径；且当次选路径再次拥塞时，则选择权重第三位的路径；以此类推，直到所有可用路径都出现拥塞时，就重新选路。

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