CN111600752B - 一种电力通信业务可靠性优化方法及相关装置 - Google Patents

一种电力通信业务可靠性优化方法及相关装置 Download PDF

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Abstract

本申请公开了一种电力通信业务可靠性优化方法及相关装置，方法包括：根据预置邻接矩阵建立网络业务与电力通信网络之间的贝叶斯关系模型；计算贝叶斯关系模型中的每个网络节点的网络业务相关的可靠度和重要度；根据预置可靠度阈值和预置重要度阈值选出的分割节点将贝叶斯关系模型划分为多个子集合，得到网络分割集；对分割节点的网络资源进行等容量的资源备份操作；计算每个集合中的网络节点对网络业务发生拥塞的贡献度；对根据贡献度进行降序排列的前预置个网络节点增加预置倍数的资源分配量。本申请解决了现有技术没有就网络业务对电力通信网络可靠性的影响进行分析，导致电力通信网络业务可靠性较低，且提升方法存在局限的技术问题。

Description

一种电力通信业务可靠性优化方法及相关装置
技术领域
本申请涉及电力通信网络领域，尤其涉及一种电力通信业务可靠性优化方法及相关装置。
背景技术
随着电力通信网的规模越来越大，网络正常运行面临着越来越大的挑战,网络的可靠性已成为电力通信网的一个核心研宄方向。通过现有技术可知，电力通信网络可靠性提升技术已上升到一定空间，但是对于现有的研究技术而言，大多是根据优化网络协议和网络设备的方式提升电力通信网络的可靠性，极少关注网络业务对电力通信网络的影响，导致电力通信网络业务可靠性较低，且存在局限性。
发明内容
本申请提供了一种电力通信业务可靠性优化方法及相关装置，用于解决现有技术主要通过网络协议或者网络设备提升电力通信网络的可靠性，并没有就网络业务对电力通信网络可靠性的影响进行分析，导致电力通信网络业务可靠性较低，且提升方法存在局限的技术问题。
有鉴于此，本申请第一方面提供了一种电力通信业务可靠性优化方法，包括：
根据预置邻接矩阵建立网络业务与电力通信网络之间的贝叶斯关系模型；
计算所述贝叶斯关系模型中的每个网络节点的所述网络业务相关的可靠度和重要度；
根据预置可靠度阈值和预置重要度阈值选出的分割节点将所述贝叶斯关系模型划分为多个子集合，得到网络分割集；
对所述分割节点的网络资源进行等容量的资源备份操作；
计算每个集合中的所述网络节点对所述网络业务发生拥塞的贡献度；
对根据所述贡献度进行降序排列的前预置个所述网络节点增加预置倍数的资源分配量。
优选地，所述计算所述贝叶斯关系模型中的每个网络节点的所述网络业务相关的可靠度和重要度，包括：
采用预置可靠度公式计算所述贝叶斯关系模型中的每个网络节点对所述网络业务的可靠度，所述预置可靠度公式为：
Figure BDA0002488603050000021
其中，ch(ni)为所述网络节点ni的所有所述网络业务的数量，
Figure BDA0002488603050000022
为所述网络业务的总数量，N为所述网络节点总数；
采用预置重要度公式计算所述贝叶斯关系模型中的每个网络节点承载的所述网络业务的重要度，所述预置重要度公式为：
Figure BDA0002488603050000023
其中，S(ni)为所述网络节点ni承载的所述网络业务的重要度，
Figure BDA0002488603050000024
为所述网络业务的重要度之和。
优选地，所述根据预置可靠度阈值和预置重要度阈值选出的分割节点将所述贝叶斯关系模型划分为多个子集合，得到网络分割集，包括：
将所述可靠度大于所述预置可靠度阈值，且所述重要度大于所述预置重要度阈值的所述网络节点从所述贝叶斯关系模型中移出，得到多个分割节点；
通过所述分割节点将所述贝叶斯关系模型划分为多个子集合，得到网络分割集。
优选地，所述计算每个集合中的所述网络节点对所述网络业务发生拥塞的贡献度，包括：
根据预置贡献度公式计算每个集合中的所述网络节点对所述网络业务发生拥塞的贡献度，所述预置贡献度公式为：
Figure BDA0002488603050000025
其中，Cp(ni)为至少一个所述网络业务发生拥塞是由所述网络节点ni拥塞导致的概率，ch(ni)为当前集合中所述网络节点ni的所述网络业务的数量，|Q|为当前集合中所述网络业务的总数量。
本申请第二方面提供了一种电力通信业务可靠性优化装置，包括：
建模模块，用于根据预置邻接矩阵建立网络业务与电力通信网络之间的贝叶斯关系模型；
第一计算模块，用于计算所述贝叶斯关系模型中的每个网络节点的所述网络业务相关的可靠度和重要度；
分割模块，用于根据预置可靠度阈值和预置重要度阈值选出的分割节点将所述贝叶斯关系模型划分为多个子集合，得到网络分割集；
第一优化模块，用于对所述分割节点的网络资源进行等容量的资源备份操作；
第二计算模块，用于计算每个集合中的所述网络节点对所述网络业务发生拥塞的贡献度；
第二优化模块，用于对根据所述贡献度进行降序排列的前预置个所述网络节点增加预置倍数的资源分配量。
优选地，所述第一计算模块，包括：
可靠度子模块，用于采用预置可靠度公式计算所述贝叶斯关系模型中的每个网络节点对所述网络业务的可靠度，所述预置可靠度公式为：
Figure BDA0002488603050000031
其中，ch(ni)为所述网络节点ni的所有所述网络业务的数量，
Figure BDA0002488603050000032
为所述网络业务的总数量，N为所述网络节点总数；
重要度子模块，用于采用预置重要度公式计算所述贝叶斯关系模型中的每个网络节点承载的所述网络业务的重要度，所述预置重要度公式为：
Figure BDA0002488603050000033
其中，S(ni)为所述网络节点ni承载的所述网络业务的重要度，
Figure BDA0002488603050000034
为所述网络业务的重要度之和。
优选地，所述分割模块，包括：
选择子模块，用于将所述可靠度大于所述预置可靠度阈值，且所述重要度大于所述预置重要度阈值的所述网络节点从所述贝叶斯关系模型中移出，得到多个分割节点；
分割子模块，用于通过所述分割节点将所述贝叶斯关系模型划分为多个子集合，得到网络分割集。
优选地，所述第二计算模块，具体用于：
根据预置贡献度公式计算每个集合中的所述网络节点对所述网络业务发生拥塞的贡献度，所述预置贡献度公式为：
Figure BDA0002488603050000041
其中，Cp(ni)为至少一个所述网络业务发生拥塞是由所述网络节点ni拥塞导致的概率，ch(ni)为当前集合中所述网络节点ni的所述网络业务的数量，|Q|为当前集合中所述网络业务的总数量。
本申请第三方面提供了一种电力通信业务可靠性优化设备，其特征在于，所述设备包括处理器以及存储器：
所述存储器用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；
所述处理器用于根据所述程序代码中的指令执行第一方面提供的任一项所述的电力通信业务可靠性优化方法。
本申请第四方面提供了一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质用于存储程序代码，所述程序代码用于执行第一方面提供的任一项所述的电力通信业务可靠性优化方法。
从以上技术方案可以看出，本申请实施例具有以下优点：
本申请中，提供了一种电力通信业务可靠性优化方法，包括：根据预置邻接矩阵建立网络业务与电力通信网络之间的贝叶斯关系模型；计算贝叶斯关系模型中的每个网络节点的网络业务相关的可靠度和重要度；根据预置可靠度阈值和预置重要度阈值选出的分割节点将贝叶斯关系模型划分为多个子集合，得到网络分割集；对分割节点的网络资源进行等容量的资源备份操作；计算每个集合中的网络节点对网络业务发生拥塞的贡献度；对根据贡献度进行降序排列的前预置个网络节点增加预置倍数的资源分配量。
本申请提供的电力通信业务可靠性优化方法，根据网络业务与电力通信网络之间的关系建立了关系模型，而计算可靠度和重要度能够找到模型中的重要节点，即分割节点，依据这些分割节点将贝叶斯关系模型划分为多个子集合的形式，能够降低问题的复杂度，增加处理速度，对找到的关键资源进行备份从而提高电力通信网络的可靠性；另一方面是针对拥塞提出的，计算网络节点对于网络业务发生拥塞的贡献度，贡献度越大，说明该节点的拥塞历史性能越差，需要为其分配更多的资源量，进行扩容，从而缓解拥塞，达到可靠性提升的目的。因此，本申请解决了现有技术主要通过网络协议或者网络设备提升电力通信网络的可靠性，并没有就网络业务对电力通信网络可靠性的影响进行分析，导致电力通信网络业务可靠性较低，且提升方法存在局限的技术问题。
附图说明
图1为本申请实施例提供的一种电力通信业务可靠性优化方法的一个流程示意图；
图2为本申请实施例提供的一种电力通信业务可靠性优化方法的另一个流程示意图；
图3为本申请实施例提供的一种电力通信业务可靠性优化装置的结构示意图；
图4为本申请应用例提供的网络可靠性对比曲线示意图；
图5为本申请应用例提供的业务可靠性对比曲线示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
为了便于理解，请参阅图1，本申请提供的一种电力通信业务可靠性优化方法的实施例一，包括：
步骤101、根据预置邻接矩阵建立网络业务与电力通信网络之间的贝叶斯关系模型。
需要说明的是，预置邻接矩阵用来描述网络业务与电力通信网络之间的关联关系，矩阵中的元素表示电力通信网络中的某一路径上的网络业务数量，而路径可能包括一条或者多条链路，链路是两节点之间的连接边；基于邻接矩阵就可以构建网络业务与电力通信网络的贝叶斯关系模型，模型中包括网络节点，主要可以划分为父节点、子节点和父子节点之间的连线，父节点是电力通信网络节点；子节点是网络业务节点；父子节点之间的连线是网络业务与电力通信网络之间的关系，当某一电力通信网络节点与某一网络业务节点连接时，说明该网络业务使用了该电力通信网络节点的资源。
步骤102、计算贝叶斯关系模型中的每个网络节点的网络业务相关的可靠度和重要度。
需要说明的是，计算网络业务相关的可靠度是为了明确网络节点对其网络业务的可靠性的高低，而计算网络业务相关的重要度是为了明确网络节点承载的网络业务的重要度，充分将网络业务与网络节点进行特性关联；可靠度越大，说明网络节点对网络业务的可靠性越重要；重要度越大，说明网络节点对该网络业务越具有支撑力，即越重要。
步骤103、根据预置可靠度阈值和预置重要度阈值选出的分割节点将贝叶斯关系模型划分为多个子集合，得到网络分割集。
需要说明的是，预置可靠度预置和预置重要度阈值根据实际情况设定的，在此不作具体限定，但是选择的方法是当可靠度大于预置可靠度阈值，且重要度大于预置重要度阈值时，对应的网络节点才作为分割节点从贝叶斯关系模型中挑选出来，然后，根据分割节点的网络资源情况将贝叶斯关系模型进行子集合划分，得到多个分割后的子集合，构成网络分割集。
步骤104、对分割节点的网络资源进行等容量的资源备份操作。
需要说明的是，等容量的资源备份就是分割节点的网络资源的复制，增加网路资源的冗余度，也可以说是增加关键资源的冗余度，从第一方面实现电力通信业务的可靠性优化。
步骤105、计算每个集合中的网络节点对网络业务发生拥塞的贡献度。
需要说明的是，根据分析可以知道，电力通信网络中的拥塞越严重，越容易造成网络故障，电力通信网络的可靠性越低，因此，计算出网络节点对网络业务发生拥塞的贡献度可以反映出节点的拥塞历史性能；求得的贡献度越大，说明网络节点的拥塞历史性能越差。
步骤106、对根据贡献度进行降序排列的前预置个网络节点增加预置倍数的资源分配量。
需要说明的是，降序排列后的贡献度中越靠前的网络节点的拥塞历史性能越差，只要给这些节点增加资源分配量就能够缓解拥塞问题，因此取前面预置个网络节点增加资源分配量，增加的量按照原资源分配量的预置倍数确定，预置个可以根据实际情况需要设定；预置倍数的确定方式同理，符合实际情况即可。
本实施例提供的电力通信业务可靠性优化方法，根据网络业务与电力通信网络之间的关系建立了关系模型，而计算可靠度和重要度能够找到模型中的重要节点，即分割节点，依据这些分割节点将贝叶斯关系模型划分为多个子集合的形式，能够降低问题的复杂度，增加处理速度，对找到的关键资源进行备份从而提高电力通信网络的可靠性；另一方面是针对拥塞提出的，计算网络节点对于网络业务发生拥塞的贡献度，贡献度越大，说明该节点的拥塞历史性能越差，需要为其分配更多的资源量，进行扩容，从而缓解拥塞，达到可靠性提升的目的。因此，本实施例解决了现有技术主要通过网络协议或者网络设备提升电力通信网络的可靠性，并没有就网络业务对电力通信网络可靠性的影响进行分析，导致电力通信网络业务可靠性较低，且提升方法存在局限的技术问题。
为了便于理解，请参阅图2，本申请提供了一种电力通信业务可靠性优化方法的实施例二，包括：
步骤201、根据预置邻接矩阵建立网络业务与电力通信网络之间的贝叶斯关系模型。
需要说明的是，预置邻接矩阵H用来描述网络业务与电力通信网络之间的关联关系，矩阵中的元素hij表示电力通信网络中的某一路径pij上的网络业务数量，而路径可能包括一条或者多条链路，链路是两节点之间的连接边；基于邻接矩阵就可以构建网络业务与电力通信网络的贝叶斯关系模型，模型中包括网络节点，主要可以划分为父节点、子节点和父子节点之间的连线，父节点是电力通信网络节点；子节点是网络业务节点；父子节点之间的连线是网络业务与电力通信网络之间的关系，当某一电力通信网络节点与某一网络业务节点连接时，说明该网络业务使用了该电力通信网络节点的资源。
对本实施例中的相关变量定义如下：G＝(N,E)表示电力通信网络，N为电力通信网络节点集合，由n个ni∈N构成，E为电力通信网链路集合，由m个ej∈E构成；GS＝(NS,ES)表示电力通信业务，NR表示网络业务节点集合，ES表示网络业务链路集合。
步骤202、采用预置可靠度公式计算贝叶斯关系模型中的每个网络节点对网络业务的可靠度。
步骤203、采用预置重要度公式计算贝叶斯关系模型中的每个网络节点承载的网络业务的重要度。
需要说明的是，需要基于贝叶斯关系模型，对其中的网络节点之间的关系进行分析，假设有三个网络节点变量，n1、n2和n3，n1通过n2与n3相连，连接方式为n1←n2→n3；此时，如果能够确定n2构成的集合Ω，那么节点n1和n3就可以形成条件独立的关系，将这种能够分割网络的节点称作是分割节点。为了判断模型中的网络节点是否为网络节点，需要计算两个变量，即可靠度和重要度，首先，预置可靠度公式为：
Figure BDA0002488603050000081
其中，ch(ni)为网络节点ni的所有网络业务的数量，
Figure BDA0002488603050000082
为网络业务的总数量，N为所述网络节点总数。
其次，预置重要度公式为：
Figure BDA0002488603050000083
其中，S(ni)为网络节点ni承载的网络业务的重要度，
Figure BDA0002488603050000084
为网络业务的重要度之和。其中S(ni)可以根据如下公式计算：
Figure BDA0002488603050000085
其中，l表示网络节点承载的网络业务的种类；Ij为第j中网络业务的重要度，zj表示第j中网络业务的数量。
可靠度越大，说明网络节点对网络业务的可靠性越重要；重要度越大，说明网络节点对该网络业务越具有支撑力，即越重要。
步骤204、将可靠度大于预置可靠度阈值，且重要度大于预置重要度阈值的网络节点从贝叶斯关系模型中移出，得到多个分割节点。
步骤205、通过分割节点将贝叶斯关系模型划分为多个子集合，得到网络分割集。
需要说明的是，预置可靠度阈值为δ，预置重要度阈值为β；将满足δi＞δ，且βi＞β的网络节点从贝叶斯关系模型中移出，就可以得到多个分割节点。根据分割节点的网络资源情况将贝叶斯关系模型进行子集合划分，得到多个分割后的集合，构成网络分割集CV。
步骤206、对分割节点的网络资源进行等容量的资源备份操作。
需要说明的是，等容量的资源备份就是分割节点的网络资源的复制，增加网路资源的冗余度，也可以说是增加关键资源的冗余度，从第一方面实现电力通信业务的可靠性优化。
步骤207、根据预置贡献度公式计算每个集合中的网络节点对网络业务发生拥塞的贡献度。
需要说明的是，电力通信网络中的拥塞越严重，越容易造成网络故障，电力通信网络的可靠性越低，因此，计算出网络节点对网络业务发生拥塞的贡献度可以反映出节点的拥塞历史性能；求得的贡献度越大，说明网络节点的拥塞历史性能越差。预置贡献度公式为：
Figure BDA0002488603050000091
其中，Cp(ni)为至少一个网络业务发生拥塞是由网络节点ni拥塞导致的概率，ch(ni)为当前集合中网络节点ni的网络业务的数量，|Q|为当前集合中网络业务的总数量；其中Cp(ni)可以表达为：
Figure BDA0002488603050000092
其中，p(ni)为网络节点发生拥塞的概率，p(nj|ni)为网络节点ni发生拥塞是由于网络节点nj导致的概率，这两种概率值可以通过长期的网络运营数据得到；
Figure BDA0002488603050000093
为所有使用网络节点ni的拥塞网络业务都不属于ch(ni)的概率。
步骤208、对根据贡献度进行降序排列的前预置个网络节点增加预置倍数的资源分配量。
需要说明的是，降序排列后的贡献度中越靠前的网络节点的拥塞历史性能越差，只要给这些节点增加资源分配量就能够缓解拥塞问题，因此取前面预置个，例如X个网络节点增加资源分配量，增加的量按照原资源分配量的预置倍数确定，预置个可以根据实际情况需要设定；预置倍数的确定方式同理，符合实际情况即可，本实施例采用0.5倍，也就是说，实际为1.5倍的资源量。
为了便于理解，本实施例提供了一种电力通信业务可靠性优化方法的应用例，使用BRITE生成电力通信网络拓扑；电力通信网络的网络节点数量从100增长到600；选择网络拓扑中10％的网络节点作为网络业务，即电力通信业务的起始节点，从剩余的节点中任意选择一个节点作为电力通信业务的终止节点。采用LLRD1模型模拟网络资源故障，从而对网络的可靠性进行评价；选择AREM算法与本实施例提供的算法ROAoBN进行对比，主要从网络可靠性和业务可靠性两个方面进行评价。在网络可靠性对比方面，为了便于比较网络的可靠性，使用无故障时任意两个网络节点之间链路数量之和作为比较基准；所以，网络可靠性计算公式如公式为：
Figure BDA0002488603050000101
其中，Z(G)表示有故障时任意两个网路节点之间链路数量之和；Zo(G)表示无故障时任意两个网络节点之间链路数量之和。请参阅图4，其中x轴为网络节点数量，y轴为网络可靠性，可以发现，随着网络节点数量增加，本实施例提供的ROAoBN算法的网络可靠性维持在0.82附近，而AREM算法的网络可靠性维持在0.71附近，充分显示了本实施例中的优化方法的优越性。
在业务可靠性对比方面，为了便于比较业务的可靠性，使用无故障时可用业务数量之和作为比较标准，业务可靠性根据如下公式计算：
Figure BDA0002488603050000102
其中，S(G)表示有故障时可用业务数量之和，So(G)表示无故障时可用业务数量之和。请参阅图5，其中x轴为网络节点数量，y轴为业务可靠性，可以发现，随着网络节点数量增加，本实施例的ROAoBN算法的业务可靠性基本维持在0.77附近，而AREM算法的业务可靠性维持在0.51附近，说明本实施例算法在提升业务可靠性上更具优势。
为了便于理解，请参阅图3，本申请还提供了一种电力通信业务可靠性优化装置的实施例，包括：
建模模块301，用于根据预置邻接矩阵建立网络业务与电力通信网络之间的贝叶斯关系模型；
第一计算模块302，用于计算贝叶斯关系模型中的每个网络节点的网络业务相关的可靠度和重要度；
分割模块303，用于根据预置可靠度阈值和预置重要度阈值选出的分割节点将贝叶斯关系模型划分为多个子集合，得到网络分割集；
第一优化模块304，用于对分割节点的网络资源进行等容量的资源备份操作；
第二计算模块305，用于计算每个集合中的网络节点对网络业务发生拥塞的贡献度；
第二优化模块306，用于对根据贡献度进行降序排列的前预置个网络节点增加预置倍数的资源分配量。
进一步地，第一计算模块302，包括：
可靠度子模块3021，用于采用预置可靠度公式计算贝叶斯关系模型中的每个网络节点对网络业务的可靠度，预置可靠度公式为：
Figure BDA0002488603050000111
其中，ch(ni)为网络节点ni的所有网络业务的数量，
Figure BDA0002488603050000112
为网络业务的总数量，N为所述网络节点总数；
重要度子模块3022，用于采用预置重要度公式计算贝叶斯关系模型中的每个网络节点承载的网络业务的重要度，预置重要度公式为：
Figure BDA0002488603050000113
其中，S(ni)为网络节点ni承载的网络业务的重要度，
Figure BDA0002488603050000114
为网络业务的重要度之和。
进一步地，分割模块303，包括：
选择子模块3031，用于将可靠度大于预置可靠度阈值，且重要度大于预置重要度阈值的网络节点从贝叶斯关系模型中移出，得到多个分割节点；
分割子模块3032，用于通过分割节点将贝叶斯关系模型划分为多个子集合，得到网络分割集。
进一步地，第二计算模块305，具体用于：
根据预置贡献度公式计算每个集合中的网络节点对网络业务发生拥塞的贡献度，预置贡献度公式为：
Figure BDA0002488603050000121
其中，Cp(ni)为至少一个网络业务发生拥塞是由网络节点ni拥塞导致的概率，ch(ni)为当前集合中网络节点ni的网络业务的数量，|Q|为当前集合中网络业务的总数量。
为了便于理解，本申请还提供了一种电力通信业务可靠性优化设备，其特征在于，设备包括处理器以及存储器：
存储器用于存储程序代码，并将程序代码传输给处理器；
处理器用于根据程序代码中的指令执行上述方法实施例提供的任一种电力通信业务可靠性优化方法。
为了便于理解，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其特征在于，计算机可读存储介质用于存储程序代码，程序代码用于执行上述方法实施例提供的任一种电力通信业务可靠性优化方法。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以通过一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(英文全称：Read-OnlyMemory，英文缩写：ROM)、随机存取存储器(英文全称：Random Access Memory，英文缩写：RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种电力通信业务可靠性优化方法，其特征在于，包括：
根据预置邻接矩阵建立网络业务与电力通信网络之间的贝叶斯关系模型；
计算所述贝叶斯关系模型中的每个网络节点的所述网络业务相关的可靠度和重要度；
根据预置可靠度阈值和预置重要度阈值选出的分割节点将所述贝叶斯关系模型划分为多个子集合，得到网络分割集；
对所述分割节点的网络资源进行等容量的资源备份操作；
计算每个集合中的所述网络节点对所述网络业务发生拥塞的贡献度；
对根据所述贡献度进行降序排列的前预置个所述网络节点增加预置倍数的资源分配量。
2.根据权利要求1所述的电力通信业务可靠性优化方法，其特征在于，所述计算所述贝叶斯关系模型中的每个网络节点的所述网络业务相关的可靠度和重要度，包括：
采用预置可靠度公式计算所述贝叶斯关系模型中的每个网络节点对所述网络业务的可靠度，所述预置可靠度公式为：
Figure FDA0002488603040000011
其中，ch(ni)为所述网络节点ni的所有所述网络业务的数量，
Figure FDA0002488603040000012
为所述网络业务的总数量，N为所述网络节点总数；
采用预置重要度公式计算所述贝叶斯关系模型中的每个网络节点承载的所述网络业务的重要度，所述预置重要度公式为：
Figure FDA0002488603040000013
其中，S(ni)为所述网络节点ni承载的所述网络业务的重要度，
Figure FDA0002488603040000014
为所述网络业务的重要度之和。
3.根据权利要求1所述的电力通信业务可靠性优化方法，其特征在于，所述根据预置可靠度阈值和预置重要度阈值选出的分割节点将所述贝叶斯关系模型划分为多个子集合，得到网络分割集，包括：
将所述可靠度大于所述预置可靠度阈值，且所述重要度大于所述预置重要度阈值的所述网络节点从所述贝叶斯关系模型中移出，得到多个分割节点；
通过所述分割节点将所述贝叶斯关系模型划分为多个子集合，得到网络分割集。
4.根据权利要求1所述的电力通信业务可靠性优化方法，其特征在于，所述计算每个集合中的所述网络节点对所述网络业务发生拥塞的贡献度，包括：
根据预置贡献度公式计算每个集合中的所述网络节点对所述网络业务发生拥塞的贡献度，所述预置贡献度公式为：
Figure FDA0002488603040000021
其中，Cp(ni)为至少一个所述网络业务发生拥塞是由所述网络节点ni拥塞导致的概率，ch(ni)为当前集合中所述网络节点ni的所述网络业务的数量，|Q|为当前集合中所述网络业务的总数量。
5.一种电力通信业务可靠性优化装置，其特征在于，包括：
建模模块，用于根据预置邻接矩阵建立网络业务与电力通信网络之间的贝叶斯关系模型；
第一计算模块，用于计算所述贝叶斯关系模型中的每个网络节点的所述网络业务相关的可靠度和重要度；
分割模块，用于根据预置可靠度阈值和预置重要度阈值选出的分割节点将所述贝叶斯关系模型划分为多个子集合，得到网络分割集；
第一优化模块，用于对所述分割节点的网络资源进行等容量的资源备份操作；
第二计算模块，用于计算每个集合中的所述网络节点对所述网络业务发生拥塞的贡献度；
第二优化模块，用于对根据所述贡献度进行降序排列的前预置个所述网络节点增加预置倍数的资源分配量。
6.根据权利要求5所述的电力通信业务可靠性优化装置，其特征在于，所述第一计算模块，包括：
可靠度子模块，用于采用预置可靠度公式计算所述贝叶斯关系模型中的每个网络节点对所述网络业务的可靠度，所述预置可靠度公式为：
Figure FDA0002488603040000031
其中，ch(ni)为所述网络节点ni的所有所述网络业务的数量，
Figure FDA0002488603040000032
为所述网络业务的总数量，N为所述网络节点总数；
重要度子模块，用于采用预置重要度公式计算所述贝叶斯关系模型中的每个网络节点承载的所述网络业务的重要度，所述预置重要度公式为：
Figure FDA0002488603040000033
其中，S(ni)为所述网络节点ni承载的所述网络业务的重要度，
Figure FDA0002488603040000034
为所述网络业务的重要度之和。
7.根据权利要求5所述的电力通信业务可靠性优化装置，其特征在于，所述分割模块，包括：
选择子模块，用于将所述可靠度大于所述预置可靠度阈值，且所述重要度大于所述预置重要度阈值的所述网络节点从所述贝叶斯关系模型中移出，得到多个分割节点；
分割子模块，用于通过所述分割节点将所述贝叶斯关系模型划分为多个子集合，得到网络分割集。
8.根据权利要求5所述的电力通信业务可靠性优化装置，其特征在于，所述第二计算模块，具体用于：
根据预置贡献度公式计算每个集合中的所述网络节点对所述网络业务发生拥塞的贡献度，所述预置贡献度公式为：
Figure FDA0002488603040000035
其中，Cp(ni)为至少一个所述网络业务发生拥塞是由所述网络节点ni拥塞导致的概率，ch(ni)为当前集合中所述网络节点ni的所述网络业务的数量，|Q|为当前集合中所述网络业务的总数量。
9.一种电力通信业务可靠性优化设备，其特征在于，所述设备包括处理器以及存储器：
所述存储器用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；
所述处理器用于根据所述程序代码中的指令执行权利要求1-4任一项所述的电力通信业务可靠性优化方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质用于存储程序代码，所述程序代码用于执行权利要求1-4任一项所述的电力通信业务可靠性优化方法。
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