CN110224927B - 基于反向删减策略的确定网络多约束双路径路由方法 - Google Patents

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CN110224927B CN201910500486.8A CN201910500486A CN110224927B CN 110224927 B CN110224927 B CN 110224927B CN 201910500486 A CN201910500486 A CN 201910500486A CN 110224927 B CN110224927 B CN 110224927B
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Abstract

本发明公开一种基于反向删减策略的确定网络多约束双路径路由方法，实现步骤是，基于启发式多约束最优路径算法的反向线性标记法和正向标记法，通过对路径进行反向删减和对确定网络的更新，获得满足多个约束要求并且整体可靠性最高的两条路径，本发明的优点是，获得的两条路径保证了在第一条路径发生故障的情况下，第二条路径依然可以进行数据通信，同时本发明具有时间复杂度可确定性，且时间复杂度满足工业化设计要求，可用于部署实际的大型互联网络。

Description

基于反向删减策略的确定网络多约束双路径路由方法
技术领域
本发明属于通信技术领域，更进一步涉及网络通信技术领域中的一种基于反向删减策略的确定网络多约束双路径路由方法。本发明可用于在确定网络中接受多约束参数的路由查找，得出满足多个约束要求并且整体可靠性最高的两条路径。
背景技术
服务质量QoS(Quality of Service)路由是一种基于网络的可用资源和业务流的QoS要求来选择路径的路由机制，即包含多个QoS参数的动态多约束路由协议。确定网络作为一种新兴的网络，为人们提供了多种网络服务，不同的网络服务有不同的参数约束，而单一的传统网络路由协议无法满足不同服务对不同约束参数的需求，且现有的QoS路由机制无法直接应用于确定网络，如何在确定网络中提供满足多约束的QoS路由成为一个重要的技术问题。
北京邮电大学在其申请的专利文献“实现多约束QoS路由选择的优化方法及装置”(申请号201110129535.5公开号CN 102158417A)公开了一种实现多约束路由选择的优化方法。该方法利用建立路由模型，构造惩罚函数，并运用自然选择和变异操作对初始路径进行迭代求解来实现多约束条件下的最优路由选择。该方法存在的不足是，由于优化方法的时间复杂度完全依赖于初始路径的选择，同时运用自然选择和变异操作使该优化方法的时间复杂度存在不确定性，从而导致在网络中进行路由查找时可能付出较高的时间代价，无法在实际的大型互联网络中部署使用。
Wang T等人在其发表的论文“Multi-Path Routing for Maximum Bandwidthwith K Edge-Disjoint Paths”(14th International Wireless Communications&MobileComputing Conference,2018,1178-1183)中提出了一种多路径最大带宽方法MKPB(Maximum K-Path Bandwidth Algorithm)。该方法首先根据带宽约束计算出一组相交路径，然后基于带宽排序将该相交路径组加入到路径列表中，并将该路径列表中的所有路径进行加权操作，最后基于贪心算法选择消耗资源最少的路径。该方法存在的不足是，由于该方法仅根据带宽这一种约束计算相交路径，因此该方法无法应用于满足多约束路径的查找问题，同时在对路径列表中的路径进行加权操作时没有将链路的可靠性参数作为权重的构成因素，因此无法保证该方法获得的路径上的数据高可靠地传输。
发明内容
本发明的目的在于针对上述现有技术的不足，提出一种基于反向删减策略的确定网络多约束双路径路由方法，用于在确定网络中寻找满足多约束要求并且整体可靠性最高的两条路径。
实现本发明的具体思路是：本发明基于启发式多约束最优路径算法的反向线性标记法和正向标记法，对网络拓扑图中的链路进行反转方向和删减两种操作，获得满足多个约束要求并且整体可靠性最高的两条路径。
本发明的步骤包括如下：
(1)计算第一条路径：
(1a)利用启发式多约束最优路径算法的反向线性标记法，对确定网络中的每个节点进行反向线性标记，得到每个节点的反向线性标记值，从中选择确定网络中的源节点的反向线性标记值；
(1b)利用启发式多约束最优路径算法的正向标记法，对确定网络中的每个节点进行正向标记，得到该节点的前一跳节点；
(1c)将标记后的目的节点作为第一个节点，将第一个节点作为工具节点，将工具节点的前一跳节点作为第一个节点的下一个节点，按照此过程查找，直到工具节点为源节点为止，按照查找的顺序依次连接所有节点，得到第一条路径；
(2)判断源节点的反向线性标记值是否小于或者等于服务质量参数的总数，若是，则执行步骤(3)；否则，执行步骤(14)；
(3)按照下式，计算每条路径中的每个服务质量参数：
Figure GDA0002498232390000021
其中，wn(Px)表示第x个路径中的第n个服务质量参数，n的取值范围在[1,K]之间,K表示约束值的总数，K的取值是大于或者等于1的整数，∑表示求和操作，q表示第x个路径中的第q条链路，∈表示属于符号，wm(q)表示第x个路径中第q条链路的第m个服务质量参数，m的取值与n相等；
(4)判断第一条路径的每个服务质量参数是否小于或者等于服务质量参数的约束值，若是，则执行步骤(5)；否则，执行步骤(14)；
(5)第一次更新确定网络：
将确定网络中第一条路径中的每条链路反转方向，将反转后的该路径中每条链路的每个加性服务质量参数均设置为0，得到第一次更新后的确定网络；
(6)计算第二条路径：
(6a)采用与步骤(1a)相同的方法，反向线性标记第一次更新后的确定网络中的每个节点，得到更新后的确定网络中的源节点的反向线性标记值；
(6b)采用与步骤(1b)相同的方法，正向标记第一次更新后的确定网络中的每个节点，得到更新后的确定网络中的每个节点的前一跳节点；
(6c)采用与步骤(1c)相同的方法，查找第二条路径上的每个节点，得到第二条路径；
(7)判断源节点的反向线性标记值是否小于或者等于服务质量参数的总数，若是，则执行步骤(8)；否则，执行步骤(14)；
(8)计算每条路径中的每个服务质量参数：
采用与步骤(3)相同的方法，计算每条路径中的每个服务质量参数；
(9)判断第二条路径的每个服务质量参数是否小于或者等于两倍的服务质量参数的约束值，若是，则执行步骤(10)；否则，执行步骤(14)；
(10)对第一条路径和第二条路径进行反向删减：
(10a)将第一条路径中的每条链路与第二条路径中的每条链路组成链路集合；
(10b)删除第一条路径中的每条链路反转方向后出现在第二条路径中的链路,得到反向删减后的第一条路径；
(10c)删除第二条路径中的每条链路反转方向后出现在第一条路径中的链路，得到反向删减后的第二条路径；
(11)计算反向删减后的每条路径中的每个服务质量参数：
采用与步骤(3)相同的方法，计算反向删减后的每条路径中的每个服务质量参数；
(12)判断反向删减后的每条路径的每个服务质量参数是否小于或者等于服务质量参数的约束值，若是，则执行步骤(15)；否则，执行步骤(13)；
(13)第二次更新确定网络：
(13a)查找出反向删减后的两条路径中每个服务质量参数不满足约束值的路径与反向删减前的第一条路径的共同链路；
(13a)查找出反向删减后的两条路径中每个服务质量参数不满足约束值的路径中除共同链路之外的所有链路，将该链路从第一次更新后的确定网络中删除，得到第二次更新后的确定网络后执行步骤(6)；
(14)查找失败，终止查找；
(15)结束确定网络多约束双路径路由的查找。
本发明与现有技术相比具有下优点：
第一，由于本发明采用启发式多约束最优路径算法的反向线性标记法和正向标记法分别计算两条路径，使两条路径满足多种约束要求且整体可靠性最高，克服了现有技术中仅根据带宽这一种约束计算相交路径，导致无法应用于满足多约束路径的查找问题，同时还克服了由于没有将链路的可靠性参数作为权重的构成因素，导致无法保证获得的路径上的数据高可靠地传输的问题，使得本发明在确定网络中可以获得满足多个约束要求并且整体可靠性最高的两条路径，该两条路径保证了在第一条路径发生故障的情况下，第二条路径依然可以进行数据通信。
第二，由于本发明采用启发式多约束最优路径算法的反向线性标记法和正向标记法，而启发式多约束最优路径算法和迪杰斯特拉算法的时间复杂度是相同的，克服了现有技术中由于依赖初始路径的选取而造成的时间复杂度不确定性的问题，使得本发明具有了时间复杂度可确定性，且时间复杂度满足工业化设计要求，可用于部署实际的大型互联网络的优点。
附图说明
图1是本发明的流程图；
图2是本发明实施例中的简化前的网络拓扑图；
图3是本发明实施例中的第一次简化后的网络拓扑图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细描述。
参照附图1，对本发明的具体步骤作进一步的详细描述。
步骤1，计算第一条路径。
利用启发式多约束最优路径算法的反向线性标记法，对确定网络中的每个节点进行反向线性标记，得到每个节点的反向线性标记值，从中选择确定网络中的源节点的反向线性标记值。
所述的启发式多约束最优路径算法的反向线性标记法的步骤如下：
第1步，将确定网络中任选一个节点作为目的节点加入到第一个节点集合中，其余节点组成第二个节点集合,将第一个节点集合中的目的节点作为工作节点。
第2步，找出第二个节点集合中与工作节点相邻的所有节点。
第3步，将工作节点作为所有相邻节点中的每个节点的前一跳节点，将工作节点到每个节点之间链路的各个服务质量参数的值作为该节点的各个服务质量参数的值。
第4步，计算所有相邻节点中的每个节点的各个服务质量参数的值与相应的约束值的比值，对所有比值求和，将求和结果作为该节点的反向线性标记值，所述的约束值是指，利用基于反向删减策略的确定网络多约束双路径路由方法，计算从源节点到目的节点之间由多条链路构成的路径，将路径中所有链路的同一个服务质量参数累加，对每个服务质量参数对应的累加结果所做的限定就是该服务质量参数相应的约束值。
第5步，将除第二个集合中工作节点相邻的节点之外的其他节点的反向线性标记值记为无穷大。
第6步，从第二个集合中提取反向线性标记值最小的节点，将该节点加入到第一个节点集合中，组成更新后的工作节点。
第7步，找出第二个节点集合中与新工作节点相邻的所有节点。
第8步，判断所有相邻节点中的每一个节点是否满足节点标记更新条件，若是，则执行本步骤的第9步；否则，执行本步骤的第11步。
Figure GDA0002498232390000051
其中，r(v)表示所有相邻节点中的第v个相邻节点的反向线性标记值，K表示所有约束值的总数，K的取值是大于等于1的整数，∑表示求和操作，by(u)表示从工作节点到新工作节点u之间链路的第y个服务质量参数的值，wj(u,v)表示从新工作节点u到与其相邻的第v个节点之间链路的第j个服务质量参数的值，j的取值与y相等，cl表示第l个服务质量参数的约束值，l的取值与y相等。
第9步，将新工作节点作为所有相邻节点中的每个节点的前一跳节点，对新工作节点的各个服务质量参数的值与新工作节点到所有相邻节点中的每个节点的连接链路的相应服务质量参数的值求和，将每个服务质量参数对应的求和结果作为该节点的各个更新后的服务质量参数值。
第10步，计算所有相邻节点中的每个节点的各个服务质量参数的值与相应的约束值的比值，对所有比值求和，将求和结果作为该节点的反向线性标记值。
第11步，删去第二个节点集合中的新工作节点。
第12步，判断第二个节点集合是否为空，若是，则执行本步骤的第13步；否则，执行本步骤的第6步。
第13步，每个节点均获得相应的反向线性标记值。
利用启发式多约束最优路径算法的正向标记法，对确定网络中的每个节点进行正向标记，得到该节点的前一跳节点。
所述的启发式多约束最优路径算法的正向标记法的步骤如下：
第1步，在确定网络中任选一个节点作为源节点，将源节点作为工作节点。
第2步，在确定网络中找出与工作节点相邻的所有节点。
第3步，将工作节点作为每个相邻节点的前一跳节点，将工作节点到每个相邻节点之间链路的各个服务质量参数作为该相邻节点的各个服务质量参数。
第4步，对工作节点的可靠性值与工作节点到每个相邻节点之间链路的可靠性值求和，将求和结果作为该相邻节点的可靠性值，所述可靠性值是指，链路保持正常数据通信的概率，其取值范围在[0.95,1]之间。
第5步，按照下式，计算每个相邻节点的正向标记值。
Figure GDA0002498232390000061
其中，g(a)表示所有相邻节点中的第a个相邻节点的正向标记值，max表示取最大值操作，gj(d)表示工作节点与第d个相邻节点之间链路正向标记后的第j个服务质量参数，j的取值范围在[1,K]之间,K表示约束值的总数，K的取值是大于或者等于1的整数；rf(d)表示目的节点与第d个相邻节点之间链路反向线性标记后的第f个服务质量参数，f的取值与j相等，cl表示第l个服务质量参数的约束值，l的取值与j相等。
第6步，将确定网络中除工作节点及该工作节点的相邻节点之外的其他节点的正向标记值和可靠性值记为无穷大。
第7步，将确定网络中的源节点加入到工作节点集合中，其余节点组成备用节点集合。
第8步，在备用节点集合中任选两个节点。
第9步，取两个节点中可靠性值最小的节点，判断该节点是否满足多约束条件，若是，将该节点作为临时工作节点；否则，执行本步骤的第10步。
所述多约束条件如下：
kl≥tj(i)+rz(i)
其中，kl表示备用节点集合中所选两个节点中可靠性值最小的节点的第l个服务质量参数的约束值，tj(i)表示备用节点集合中所选两个节点中可靠性值最小的节点i正向标记后的第j个服务质量参数，rz(i)表示备用节点集合中所选两个节点中可靠性值最小的节点i反向线性标记后的第z个服务质量参数。
第10步，取备用节点集合中所选两个节点中正向标记值最小的节点作为临时工作节点。
第11步，判断备用节点集合中的所有节点是否选完，若是，则执行第十三步；否则，执行第十二步。
第12步，从备用节点集合中选取一个未选过的节点，与临时工作节点组成两个节点后执行第九步。
第13步，将更新后的临时工作节点加入到工作节点集合中，组成新工作节点。
第14步，在确定网络中找出与新工作节点相邻的节点中未作为过工作节点的所有节点。
第15步，从与新工作节点相邻的节点中未作为过工作节点的所有节点任选一个节点。
第16步，对新工作节点的可靠性值与新工作节点到所选节点之间链路的可靠性值求和，将求和结果作为临时节点的可靠性值。
第17步，对新工作节点到所选节点之间链路的各个服务质量参数与新工作节点的同一个服务质量参数求和，将每个服务质量参数的求和结果作为临时节点的各个服务质量参数。
第18步，按照下式，计算临时节点的正向标记值。
Figure GDA0002498232390000081
其中，h(o)表示临时节点o的正向标记值，max表示取最大值操作，hj(o)表示临时节点o正向标记后的第j个服务质量参数，sz(o)表示临时节点o反向线性标记后的第z个服务质量参数，cl表示第l个服务质量参数的约束值。
第19步，取所选节点和临时节点中可靠性值最小的节点，判断该节点是否满足多约束条件，若是，将该节点作为返回节点；否则，取所选节点和临时节点中正向标记值最小的节点作为返回节点。
所述多约束条件如下：
el≥fj(b)+rz(b)
其中，el表示所选节点和临时节点中可靠性值最小的节点的第l个服务质量参数的约束值，fj(b)表示所选节点和临时节点中可靠性值最小的节点b正向标记后的第j个服务质量参数，rz(b)表示所选节点和临时节点中可靠性值最小的节点b反向线性标记后的第z个服务质量参数。
第20步，若返回节点为临时节点，则执行本步骤的第21步；否则，执行本步骤的第25步。
第21步，所选节点将临时节点的可靠性值作为更新后的可靠性值。
第22步，所选节点保存新工作节点作为它的前一跳节点。
第23步，所选节点将临时节点的各个服务质量参数作为所选节点的各个更新后的服务质量参数。
第24步，所选节点将临时节点的正向标记值作为所选节点的更新后的正向标记值。
第25步，判断与新工作节点相邻的节点中未作为过工作节点的所有节点是否选完，若是，则执行本步骤的第26步；否则，执行本步骤的第15步。
第26步，删去备用节点集合中的新工作节点。
第27步，判断备用节点集合是否为空，若是，则执行本步骤的第28步，否则，执行本步骤的第8步。
第28步，结束启发式多约束最优路径算法的正向标记。
将标记后的目的节点作为第一个节点，将第一个节点作为工具节点，将工具节点的前一跳节点作为第一个节点的下一个节点，按照此过程查找，直到工具节点为源节点为止，按照查找的顺序依次连接所有节点，得到第一条路径。
步骤2，判断源节点的反向线性标记值是否小于或者等于服务质量参数的总数，若是，则执行步骤3；否则，执行步骤14。
步骤3，按照下式，计算每条路径中的每个服务质量参数。
Figure GDA0002498232390000091
其中，wn(Px)表示第x个路径中的第n个服务质量参数，n的取值范围在[1,K]之间,K表示约束值的总数，K的取值是大于或者等于1的整数，∑表示求和操作，q表示第x个路径中的第q条链路，∈表示属于符号，wm(q)表示第x个路径中第q条链路的第m个服务质量参数，m的取值与n相等。
步骤4，判断第一条路径的每个服务质量参数是否小于或者等于服务质量参数的约束值，若是，则执行步骤5；否则，执行步骤14。
步骤5，第一次更新确定网络。
将确定网络中第一条路径中的每条链路反转方向，将反转后的该路径中每条链路的每个加性服务质量参数均设置为0，得到第一次更新后的确定网络。
所述的加性服务质量参数是指，计算从源节点到目的节点之间由多条链路构成的路径，对该路径中每条链路的同一种服务质量参数求和，每种服务质量参数的求和结果对应该路径的每一种服务质量参数。
步骤6，计算第二条路径。
采用与步骤1相同的方法，反向线性标记第一次更新后的确定网络中的每个节点，得到更新后的确定网络中的源节点的反向线性标记值。
采用与步骤1相同的方法，正向标记第一次更新后的确定网络中的每个节点，得到更新后的确定网络中的每个节点的前一跳节点。
采用与步骤1相同的方法，查找第二条路径上的每个节点，得到第二条路径。
步骤7，判断源节点的反向线性标记值是否小于或者等于服务质量参数的总数，若是，则执行步骤8；否则，执行步骤14。
步骤8，计算每条路径中的每个服务质量参数。
采用与步骤3相同的方法，计算每条路径中的每个服务质量参数。
步骤9，判断第二条路径的每个服务质量参数是否小于或者等于两倍的服务质量参数的约束值，若是，则执行步骤10；否则，执行步骤14。
步骤10，对第一条路径和第二条路径进行反向删减。
将第一条路径中的每条链路与第二条路径中的每条链路组成链路集合。
删除第一条路径中的每条链路反转方向后出现在第二条路径中的链路,得到反向删减后的第一条路径。
删除第二条路径中的每条链路反转方向后出现在第一条路径中的链路，得到反向删减后的第二条路径。
步骤11，计算反向删减后的每条路径中的每个服务质量参数。
采用与步骤3相同的方法，计算反向删减后的每条路径中的每个服务质量参数。
步骤12，判断反向删减后的每条路径的每个服务质量参数是否小于或者等于服务质量参数的约束值，若是，则执行步骤15；否则，执行步骤13。
步骤13，第二次更新确定网络。
查找出反向删减后的两条路径中每个服务质量参数不满足约束值的路径与反向删减前的第一条路径的共同链路。
查找出反向删减后的两条路径中每个服务质量参数不满足约束值的路径中除共同链路之外的所有链路，将该链路从第一次更新后的确定网络中删除，得到第二次更新后的确定网络后执行步骤6。
步骤14，查找失败，终止查找。
步骤15，结束确定网络多约束双路径路由的查找。
下面结合实施例对本发明的计算两条路径的步骤做进一步的详细说明。
图2是本发明实施例简化前的网络拓扑图，图3是本发明实施例第一次简化后的网络拓扑图。在图2中每两个节点之间的连线表示两节点之间的连接链路，每两个节点之间标注的三个数字分别表示连接链路的两个服务质量参数和可靠性数值。源节点为图2中标注为1的节点，目的节点为图2中标注为5的节点，两个服务质量参数的约束值均为8。
下面结合本发明实施例中的15个步骤，查找出从源节点到目的节点之间的两条路径，使其在路由查找结束时不但满足两个约束值的要求而且整体可靠性最高。
步骤1，计算第一条路径。
利用启发式多约束最优路径算法的反向线性标记法，对确定网络中的每个节点进行反向线性标记，得到每个节点的反向线性标记值，从中选择确定网络中的源节点的反向线性标记值。
将标注为5的节点加入第一个节点集合中，并将标注为5的节点作为工作节点，其余节点均加入第二个节点集合中。对第二个节点集合中标注为5的节点的每一个相邻节点，按照下式，进行标记。
Figure GDA0002498232390000111
rk(u)＝wk(t,u)
πr(u)＝t
其中，t为工作节点，r(u)表示所有相邻节点中的节点u的反向线性标记值，∑表示求和操作，K表示约束值的个数，K的取值是大于等于1的的整数，wk(t,u)表示从工作节点t到所有相邻节点中的节点u的连接链路的第k个服务质量参数的值，πr(v)表示所有相邻节点中的节点u的前一跳节点，rk(u)表示所有相邻节点中的节点u的第k个服务质量参数的值，Ck表示第k个服务质量参数的约束值。
对标注为2的节点进行标记的过程如下：
Figure GDA0002498232390000121
r1(2)＝w1(5,2)＝6，r2(2)＝w2(5,2)＝6，πr(2)＝5。
对第二个集合中除工作节点相邻的节点之外的其他节点即标注为1的节点的反向线性标记值记为无穷大。
第一步，从第二个集合中提取反向线性标记值最小的节点，将该节点加入到第一个节点集合中，组成新的工作节点，根据上步的计算可知标注为4的节点的反向线性标记值最小，所以将标注为4的节点加入第一个节点集合中，组成新的工作节点。
第二步，对于第二个节点集合中与新工作节点相邻的每一个节点v，判断是否满足节点标记更新条件，若是，则对节点进行节点标记更新操作；否则，执行下一步。
所述节点标记更新条件如下：
Figure GDA0002498232390000122
按照下式对节点进行节点标记更新操作：
Figure GDA0002498232390000123
rk(v)＝rk(u)+wk(u,v)
πr(v)＝u
其中，r(v)表示所有相邻节点中的节点v的反向线性标记值，∑表示求和操作，K表示约束值的个数，K的取值是大于等于1的的整数，rk(u)表示从工作节点到新工作节点u之间的连接链路的第k个服务质量参数的值，wk(u,v)表示从新工作节点u到所有相邻节点中的节点v之间的连接链路的第k个服务质量参数的值，Ck表示第k个服务质量参数的约束值，πr(v)表示所有相邻节点中的节点v的前一跳节点，rk(v)表示所有相邻节点中的节点v的第k个服务质量参数的值。
新工作节点为标注为4的节点，第二个节点集合中与新工作节点相邻的节点有标注为1的节点和标注为2的节点，如对于标注为1的节点：
Figure GDA0002498232390000131
r(1)＝∞，
Figure GDA0002498232390000132
所以对标注为1的节点进行节点标记更新操作：
Figure GDA0002498232390000133
r1(1)＝5，r2(1)＝6，πr(1)＝4。
第三步，删去第二个节点集合中的新工作节点，第二个节点集合变更为包含标注为1、2、3、6的节点。
第四步，判断第二个节点集合是否为空，若是，返回源节点的反向线性标记值；否则，返回执行第一步。
重复执行以上步骤，直至第二个节点集合变更为空集，返回源节点的反向线性标记值，r(1)＝1.125，启发式多约束最优路径算法的反向线性标记结束。
利用启发式多约束最优路径算法的正向标记法，对确定网络中的每个节点进行正向标记，得到该节点的前一跳节点。
将标注为1的节点加入第一个节点集合中，并将标注为1的节点作为工作节点，其余节点均加入第二个节点集合中。
对第二个节点集合中标注为1的节点的每一个相邻节点，按照下式，进行标记：
c(u)＝c(s)+c(s,u)
Figure GDA0002498232390000134
gk(u)＝wk(s,u)
πg(u)＝s
其中，s表示工作节点，c(s)表示工作节点的可靠性数值，c(s,u)表示工作节点到所有相邻节点中的节点u的连接链路的可靠性数值，c(u)表示所有相邻节点中的节点u的可靠性数值，wk(s,u)表示工作节点s到所有相邻节点中的节点u的连接链路的第k个服务质量参数的值，gk(u)表示所有相邻节点中的节点u的第k个服务质量参数的值，rk(u)表示所有相邻节点中的节点u在反向线性标记法中保存的第k个服务质量参数的值，Ck表示第k个服务质量参数的约束值，g(u)表示所有相邻节点中的节点u的正向标记值，K表示约束值的个数，K的取值是大于等于1的的整数，πg(u)表示所有相邻节点中的节点u的前一跳节点。
对标注为2的节点进行标记的过程如下：
c(2)＝c(1)+c(1,2)＝-lg1-lg0.99＝-lg0.99，
Figure GDA0002498232390000141
g1(2)＝w1(1,2)＝1，g2(2)＝w2(1,2)＝2，πg(2)＝1。
将除第二个集合中工作节点相邻的节点之外的其他节点即标记为5的节点的正向标记值和可靠性数值记为无穷大。
第一步，在第二个集合中，任选两个节点，比较所选节点的可靠性数值的大小，选取可靠性数值较小的节点，判断是否满足多约束条件，若是，则返回满足多约束条件的节点；否则，返回正向标记值较小的节点，从第二个集合的未选择节点中选取一个节点，与返回节点再次比较，直至选完第二个集合中的所有节点，将最终返回的节点加入第一个节点集合中，组成新的工作节点。
所述多约束条件如下：
gk(u)+rk(u)≤ck
其中，gk(u)表示节点u在正向标记法中保存的第k个服务质量参数的值，rk(u)表示节点u在反向线性标记法中保存的第k个服务质量参数的值，Ck表示第k个服务质量参数的约束值。
比如对于标记为2和3的节点：c(2)＜c(13)，g1(2)+r1(2)＜8，g2(2)+r2(2)＝8，因此返回标记为2的节点。
将最终返回的标记为2的节点加入第一个集合中，组成新的工作节点。
第二步，对于第二个节点集合中与新工作节点相邻的每一个节点v，根据计算临时节点的式子计算临时节点的各项数值，比较节点v和临时节点的可靠性数值的大小，选取可靠性数值较小的节点，判断是否满足多约束条件，若是，则返回满足多约束条件的节点；否则，返回正向标记值较小的节点，若返回的节点为临时节点，对节点进行节点标记更新操作。
所述计算临时节点的公式如下：
c(temp)＝c(u)+c(u,v)
Figure GDA0002498232390000151
gk(temp)＝gk(u)+wk(u,v)
rk(temp)＝rk(v)
其中，c(temp)表示临时节点的可靠性数值，c(u)表示新工作节点的可靠性数值，c(u,v)表示新工作节点到所有相邻节点中的节点u的连接链路的可靠性数值，gk(temp)表示临时节点的第k个服务质量参数的值，wk(u,v)表示新工作节点到所有相邻节点中的节点u的连接链路的第k个服务质量参数的值，gk(u)表示新工作节点在正向标记法中保存的第k个服务质量参数的值，rk(v)表示所有相邻节点中的节点u在反向线性标记法中保存的第k个服务质量参数的值，rk(temp)表示临时节点在反向线性标记法中保存的第k个服务质量参数的值，Ck表示第k个服务质量参数的约束值，g(temp)表示临时节点的正向标记值。
所述多约束条件如下：
gk(u)+rk(u)≤ck
其中，gk(u)表示节点u在正向标记法中保存的第k个服务质量参数的值，rk(u)表示节点u在反向线性标记法中保存的第k个服务质量参数的值，Ck表示第k个服务质量参数的约束值。
所述节点标记更新操作如下：
c(v):＝c(temp)
g(v):＝g(temp)
gk(v):＝gk(temp)
πg(v):＝u
其中，c(temp)表示临时节点的可靠性数值，c(v)表示所有相邻节点中的节点v的新的可靠性数值，g(temp)表示临时节点的正向标记值，g(v)表示所有相邻节点中的节点v的新的正向标记值，gk(temp)表示临时节点的第k个服务质量参数的值，gk(v)表示所有相邻节点中的节点v的各个新的服务质量参数值，πg(v)表示所有相邻节点中的节点v的的前一跳节点。
新工作节点为标记为2的节点，第二个节点集合中与新工作节点相邻的所有节点为标记为4和5的节点。
对标注为4的节点进行节点标记更新的过程如下：
c(temp)＝c(2)+c(2,4)＝-lg0.9801，
Figure GDA0002498232390000161
g1(temp)＝g1(2)+w1(2,4)＝2,g2(temp)＝g2(2)+w2(2,4)＝3,
r1(temp)＝r1(4)＝2，r2(temp)＝r2(4)＝2，由于c(4)＝-lg0.98，c(temp)＜c(4)，g1(temp)+r1(temp)＜8，g2(temp)+r2(temp)＜8，因此返回临时节点temp，所以对标记为4的节点进行节点标记更新操作：c(4)＝-lg0.9801，
Figure GDA0002498232390000162
g1(4)＝2，g2(4)＝3，πg(4)＝2。
第三步，删去第二个节点集合中的新工作节点，第二个节点集合变更为包含标记为3、4、5和6的节点。
第四步，判断第二个节点集合是否为空，若是，启发式多约束最优路径算法的正向标记结束；否则，返回执行第一步。
重复执行以上步骤，直至第二个节点集合变更为空集，启发式多约束最优路径算法的正向标记结束。
将标记后的目的节点作为第一个节点，将第一个节点作为工具节点，将工具节点的前一跳节点作为第一个节点的下一个节点，依次类推，直到工具节点为源节点为止，从第一个节点开始，将依次得到的下一个节点进行连接，得到一条路径。获得的路径为1→2→4→5。
步骤2，判断源节点的反向线性标记值是否小于或者等于服务质量参数的总数，若是，则执行步骤3；否则，执行步骤14。
源节点的反向线性标记值r(1)＝1.125＜2，小于服务质量参数的总数量。
步骤3，按照下式，计算每条路径中的每个服务质量参数。
Figure GDA0002498232390000171
其中，wn(Px)表示第x个路径中的第n个服务质量参数，n的取值范围在[1,K]之间,K表示约束值的总数，K的取值是大于或者等于1的整数，∑表示求和操作，q表示第x个路径中的第q条链路，∈表示属于符号，wm(q)表示第x个路径中第q条链路的第m个服务质量参数，m的取值与n相等。
由于w1(P1)＝4，w2(P1)＝5，因此路径1→2→4→5的两个服务质量参数分别为4和5。
步骤4，判断第一条路径的每个服务质量参数是否小于或者等于服务质量参数的约束值，若是，则执行步骤5；否则，执行步骤14。
由于w1(P1)＜8，w2(P1)＜8，因此第一条路径的每个服务质量参数小于服务质量参数的约束值。
步骤5，第一次更新确定网络。
将确定网络中第一条路径中的每条链路反转方向，将反转后的该路径中每条链路的每个加性服务质量参数均设置为0，得到第一次更新后的确定网络，如图3所示。
步骤6，计算第二条路径。
采用与步骤1相同的方法，反向线性标记第一次更新后的确定网络中的每个节点，得到更新后的确定网络中的源节点的反向线性标记值。
采用与步骤1相同的方法，正向标记第一次更新后的确定网络中的每个节点，得到更新后的确定网络中的每个节点的前一跳节点。
采用与步骤1相同的方法，查找第二条路径上的每个节点，得到第二条路径1→4→2→5。
步骤7，判断源节点的反向线性标记值是否小于或者等于服务质量参数的总数，若是，则执行步骤8；否则，执行步骤14。
源节点的反向线性标记值r(1)＜2，满足存在可行路径的条件。
步骤8，计算每条路径中的每个服务质量参数。
采用与步骤3相同的方法，计算每条路径中的每个服务质量参数。
由于w1(P1)＝10，w2(P1)＝11，因此路径1→4→2→5的两个服务质量参数分别为10和11。
步骤9，判断第二条路径的每个服务质量参数是否小于或者等于两倍的服务质量参数的约束值，若是，则执行步骤10；否则，执行步骤14。
由于w1(P1)＜16，w2(P1)＜16，因此第二条路径的每个服务质量参数小于两倍的服务质量参数的约束值。
步骤10，对第一条路径和第二条路径进行反向删减。
将第一条路径中的每条链路与第二条路径中的每条链路组成链路集合。
删除第一条路径中的每条链路反转方向后出现在第二条路径中的链路,得到反向删减后的第一条路径。
删除第二条路径中的每条链路反转方向后出现在第一条路径中的链路，得到反向删减后的第二条路径。
将P1中的每条链路和P2中的每条链路组成集合{1→2，2→4，4→5，1→4，4→2，2→5}，从集合中删除P1中的每条链路反转方向后出现在P2中的链路{4→2}，从集合中删除P2中的每条链路反转方向后出现在P1中的链路{2→4}，从剩余的链路中获得两条路径P1’＝1→2→5和P2’＝1→4→5。
步骤11，计算反向删减后的每条路径中的每个服务质量参数。
采用与步骤3相同的方法，计算反向删减后的每条路径中的每个服务质量参数。
由于w1(P1')＝7，w2(P1')＝8，因此路径1→2→5的两个服务质量参数分别为7和8。由于w1(P2')＝5，w2(P2')＝6，因此路径1→4→5的两个服务质量参数分别为5和6。
步骤12，判断反向删减后的每条路径的每个服务质量参数是否小于或者等于服务质量参数的约束值，若是，则执行步骤15；否则，执行步骤13。
由于w1(P1')＜8，w2(P1')≤8，因此第一条路径的每个服务质量参数小于服务质量参数的约束值。由于w1(P2')＜8，w2(P2')＜8，因此第二条路径的每个服务质量参数小于服务质量参数的约束值。
步骤15，结束确定网络多约束双路径路由的查找。
由于两条路径均满足多约束要求，那么算法成功地获得了两条满足多约束要求并且可靠性最高的路径，算法结束。
从上述实施例的实现过程中可以发现，本发明实现了基于反向删减策略的确定网络多约束双路径路由方法。

Claims (3)

1.一种基于反向删减策略的确定网络多约束双路径路由方法，其特征在于，利用启发式多约束最优路径算法，对确定网络中的每个节点进行反向线性标记和正向标记，通过对路径进行反向删减和对确定网络的两次更新，获得满足多个约束要求并且整体可靠性最高的两条路径；该方法的具体步骤包括如下：
(1)计算第一条路径：
(1a)利用启发式多约束最优路径算法的反向线性标记法，对确定网络中的每个节点进行反向线性标记，得到每个节点的反向线性标记值，从中选择确定网络中的源节点的反向线性标记值；
(1b)利用启发式多约束最优路径算法的正向标记法，对确定网络中的每个节点进行正向标记，得到该节点的前一跳节点；
(1c)将标记后的目的节点作为第一个节点，将第一个节点作为工具节点，将工具节点的前一跳节点作为第一个节点的下一个节点，按照此过程查找，直到工具节点为源节点为止，按照查找的顺序依次连接所有节点，得到第一条路径；
(2)判断源节点的反向线性标记值是否小于或者等于服务质量参数的总数，若是，则执行步骤(3)；否则，执行步骤(14)；
(3)按照下式，计算每条路径中的每个服务质量参数：
Figure FDA0002498232380000011
其中，wn(Px)表示第x个路径中的第n个服务质量参数，n的取值范围在[1,K]之间,K表示约束值的总数，K的取值是大于或者等于1的整数，∑表示求和操作，q表示第x个路径中的第q条链路，∈表示属于符号，wm(q)表示第x个路径中第q条链路的第m个服务质量参数，m的取值与n相等；
(4)判断第一条路径的每个服务质量参数是否小于或者等于服务质量参数的约束值，若是，则执行步骤(5)；否则，执行步骤(14)；
(5)第一次更新确定网络：
将确定网络中第一条路径中的每条链路反转方向，将反转后的该路径中每条链路的每个加性服务质量参数均设置为0，得到第一次更新后的确定网络；
所述加性服务质量参数是指，计算从源节点到目的节点之间由多条链路构成的路径，对该路径中每条链路的同一种服务质量参数求和，每种服务质量参数的求和结果对应该路径的每一种服务质量参数；
(6)计算第二条路径：
(6a)采用与步骤(1a)相同的方法，反向线性标记第一次更新后的确定网络中的每个节点，得到更新后的确定网络中的源节点的反向线性标记值；
(6b)采用与步骤(1b)相同的方法，正向标记第一次更新后的确定网络中的每个节点，得到更新后的确定网络中的每个节点的前一跳节点；
(6c)采用与步骤(1c)相同的方法，查找第二条路径上的每个节点，得到第二条路径；
(7)判断源节点的反向线性标记值是否小于或者等于服务质量参数的总数，若是，则执行步骤(8)；否则，执行步骤(14)；
(8)计算每条路径中的每个服务质量参数：
采用与步骤(3)相同的方法，计算每条路径中的每个服务质量参数；
(9)判断第二条路径的每个服务质量参数是否小于或者等于两倍的服务质量参数的约束值，若是，则执行步骤(10)；否则，执行步骤(14)；
(10)对第一条路径和第二条路径进行反向删减：
(10a)将第一条路径中的每条链路与第二条路径中的每条链路组成链路集合；
(10b)删除第一条路径中的每条链路反转方向后出现在第二条路径中的链路,得到反向删减后的第一条路径；
(10c)删除第二条路径中的每条链路反转方向后出现在第一条路径中的链路，得到反向删减后的第二条路径；
(11)计算反向删减后的每条路径中的每个服务质量参数：
采用与步骤(3)相同的方法，计算反向删减后的每条路径中的每个服务质量参数；
(12)判断反向删减后的每条路径的每个服务质量参数是否小于或者等于服务质量参数的约束值，若是，则执行步骤(15)；否则，执行步骤(13)；
(13)第二次更新确定网络：
(13a)查找出反向删减后的两条路径中每个服务质量参数不满足约束值的路径与反向删减前的第一条路径的共同链路；
(13a)查找出反向删减后的两条路径中每个服务质量参数不满足约束值的路径中除共同链路之外的所有链路，将该链路从第一次更新后的确定网络中删除，得到第二次更新后的确定网络后执行步骤(6)；
(14)查找失败，终止查找；
(15)结束确定网络多约束双路径路由的查找。
2.根据权利要求1所述的基于反向删减策略的确定网络多约束双路径路由方法，其特征在于，步骤(1a)中所述启发式多约束最优路径算法的反向线性标记法的步骤如下：
第一步，将确定网络中任选一个节点作为目的节点加入到第一个节点集合中，其余节点组成第二个节点集合,将第一个节点集合中的目的节点作为工作节点；
第二步，找出第二个节点集合中与工作节点相邻的所有节点；
第三步，将工作节点作为所有相邻节点中的每个节点的前一跳节点，将工作节点到每个节点之间链路的各个服务质量参数的值作为该节点的各个服务质量参数的值；
第四步，计算所有相邻节点中的每个节点的各个服务质量参数的值与相应的约束值的比值，对所有比值求和，将求和结果作为该节点的反向线性标记值，所述的约束值是指，利用基于反向删减策略的确定网络多约束双路径路由方法，计算从源节点到目的节点之间由多条链路构成的路径，将路径中所有链路的同一个服务质量参数累加，对每个服务质量参数对应的累加结果所做的限定就是该服务质量参数相应的约束值；
第五步，将除第二个集合中工作节点相邻的节点之外的其他节点的反向线性标记值记为无穷大；
第六步，从第二个集合中提取反向线性标记值最小的节点，将该节点加入到第一个节点集合中，组成更新后的工作节点；
第七步，找出第二个节点集合中与新工作节点相邻的所有节点；
第八步，判断所有相邻节点中的每一个节点是否满足节点标记更新条件，若是，则执行第九步；否则，执行第十一步；
所述节点标记更新条件如下：
Figure FDA0002498232380000041
其中，r(v)表示所有相邻节点中的第v个相邻节点的反向线性标记值，K表示所有约束值的总数，K的取值是大于等于1的整数，∑表示求和操作，by(u)表示从工作节点到新工作节点u之间链路的第y个服务质量参数的值，wj(u,v)表示从新工作节点u到与其相邻的第v个节点之间链路的第j个服务质量参数的值，j的取值与y相等，cl表示第l个服务质量参数的约束值，l的取值与y相等；
第九步，将新工作节点作为所有相邻节点中的每个节点的前一跳节点，对新工作节点的各个服务质量参数的值与新工作节点到所有相邻节点中的每个节点的连接链路的相应服务质量参数的值求和，将每个服务质量参数对应的求和结果作为该节点的各个更新后的服务质量参数值；
第十步，计算所有相邻节点中的每个节点的各个服务质量参数的值与相应的约束值的比值，对所有比值求和，将求和结果作为该节点的反向线性标记值；
第十一步，删去第二个节点集合中的新工作节点；
第十二步，判断第二个节点集合是否为空，若是，则执行第十三步，否则，执行第六步；
第十三步，每个节点均获得相应的反向线性标记值。
3.根据权利要求1所述的基于反向删减策略的确定网络多约束双路径路由方法，其特征在于，步骤(1b)中所述启发式多约束最优路径算法的正向标记法的步骤如下：
第一步，在确定网络中任选一个节点作为源节点，将源节点作为工作节点；
第二步，在确定网络中找出与工作节点相邻的所有节点；
第三步，将工作节点作为每个相邻节点的前一跳节点，将工作节点到每个相邻节点之间链路的各个服务质量参数作为该相邻节点的各个服务质量参数；
第四步，对工作节点的可靠性值与工作节点到每个相邻节点之间链路的可靠性值求和，将求和结果作为该相邻节点的可靠性值，所述可靠性值是指，链路保持正常数据通信的概率，其取值范围在[0.95,1]之间；
第五步，按照下式，计算每个相邻节点的正向标记值；
Figure FDA0002498232380000051
其中，g(a)表示所有相邻节点中的第a个相邻节点的正向标记值，max表示取最大值操作，gj(d)表示工作节点与第d个相邻节点之间链路正向标记后的第j个服务质量参数，j的取值范围在[1,K]之间,K表示约束值的总数，K的取值是大于或者等于1的整数；rf(d)表示目的节点与第d个相邻节点之间链路反向线性标记后的第f个服务质量参数，f的取值与j相等，cl表示第l个服务质量参数的约束值，l的取值与j相等；
第六步，将确定网络中除工作节点及该工作节点的相邻节点之外的其他节点的正向标记值和可靠性值记为无穷大；
第七步，将确定网络中的源节点加入到工作节点集合中，其余节点组成备用节点集合；
第八步，在备用节点集合中任选两个节点；
第九步，取两个节点中可靠性值最小的节点，判断该节点是否满足多约束条件，若是，将该节点作为临时工作节点；否则，执行第十步；
所述多约束条件如下：
kl≥tj(i)+rz(i)
其中，kl表示备用节点集合中所选两个节点中可靠性值最小的节点的第l个服务质量参数的约束值，tj(i)表示备用节点集合中所选两个节点中可靠性值最小的节点i正向标记后的第j个服务质量参数，rz(i)表示备用节点集合中所选两个节点中可靠性值最小的节点i反向线性标记后的第z个服务质量参数；
第十步，取备用节点集合中所选两个节点中正向标记值最小的节点作为临时工作节点；
第十一步，判断备用节点集合中的所有节点是否选完，若是，则执行第十三步；否则，执行第十二步；
第十二步，从备用节点集合中选取一个未选过的节点，与临时工作节点组成两个节点后执行第九步；
第十三步，将更新后的临时工作节点加入到工作节点集合中，组成新工作节点；
第十四步，在确定网络中找出与新工作节点相邻的节点中未作为过工作节点的所有节点；
第十五步，从与新工作节点相邻的节点中未作为过工作节点的所有节点任选一个节点；
第十六步，对新工作节点的可靠性值与新工作节点到所选节点之间链路的可靠性值求和，将求和结果作为临时节点的可靠性值；
第十七步，对新工作节点到所选节点之间链路的各个服务质量参数与新工作节点的同一个服务质量参数求和，将每个服务质量参数的求和结果作为临时节点的各个服务质量参数；
第十八步，按照下式，计算临时节点的正向标记值；
Figure FDA0002498232380000061
其中，h(o)表示临时节点o的正向标记值，max表示取最大值操作，hj(o)表示临时节点o正向标记后的第j个服务质量参数，sz(o)表示临时节点o反向线性标记后的第z个服务质量参数，cl表示第l个服务质量参数的约束值；
第十九步，取所选节点和临时节点中可靠性值最小的节点，判断该节点是否满足多约束条件，若是，将该节点作为返回节点；否则，取所选节点和临时节点中正向标记值最小的节点作为返回节点；
所述多约束条件如下：
el≥fj(b)+rz(b)
其中，el表示所选节点和临时节点中可靠性值最小的节点的第l个服务质量参数的约束值，fj(b)表示所选节点和临时节点中可靠性值最小的节点b正向标记后的第j个服务质量参数，rz(b)表示所选节点和临时节点中可靠性值最小的节点b反向线性标记后的第z个服务质量参数；
第二十步，若返回节点为临时节点，则执行第二十一步；否则，执行第二十五步；
第二十一步，所选节点将临时节点的可靠性值作为更新后的可靠性值；
第二十二步，所选节点保存新工作节点作为它的前一跳节点；
第二十三步，所选节点将临时节点的各个服务质量参数作为所选节点的各个更新后的服务质量参数；
第二十四步，所选节点将临时节点的正向标记值作为所选节点的更新后的正向标记值；
第二十五步，判断与新工作节点相邻的节点中未作为过工作节点的所有节点是否选完，若是，则执行第二十六步；否则，执行第十五步；
第二十六步，删去备用节点集合中的新工作节点；
第二十七步，判断备用节点集合是否为空，若是，则执行第二十八步，否则，执行第八步；
第二十八步，结束启发式多约束最优路径算法的正向标记。
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