CN115134288A - 通信网络路由调度方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种通信网络路由调度方法及系统，该方法包括：将目标通信网络中的生产约束转换为必经点约束，获取目标通信网络中的所有必经点；获取目标通信网络中的路由起点、路由终点和各必经点任意两个之间的最短路径；基于最短路径和带变异策略的最大最小蚂蚁算法，获取最优路由，其中，带变异策略的最大最小蚂蚁算法是基于信息素混合更新和变异更新策略对最大最小蚂蚁算法进行优化得到。本发明在计算时间复杂度、空间复杂度和计算精度都有不同程度提升。同时，算路优先考虑既有方案，尊重历史经验，能减少人工干预工作量。

Description

通信网络路由调度方法及系统

技术领域

本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种通信网络路由调度方法及系统。

背景技术

通信网络路由调度的目标是寻找一条从起始网元(简称A端)到目标网元(简称Z端)之间的最佳路由。该路由除了要求权值和最小外，还需要满足多种业务约束(如必经节点、禁止节点)。通信网络路由调度属于典型的带约束最短路径优化(CSP，ConstrainedShortest Path)，属于NP难问题，无法使用传统的最短路径算法精确求解。

现有的技术方案，一般把路由调度当成无约束最短路径问题(SP，Shortest Path)来求解。经常使用的有迪克斯特拉算法(Dijkstra Algorithm)、A*算法等，并对基本算法进行定制修改以实现对特定业务约束的要求。

比如业务要求A、Z端的路由必经网元C，则分别计算最短路径A-C、C-Z，再将这两个结果拼接组成最终结果(A-C-Z)。这种方法需要穷举所有必经点的排列，计算复杂度等于必经点数量的阶乘。对于约束数量少的情况(如必经点小于6个)可以在有限时间内求解，当约束数量较大时(如必经点等于10，需要考虑的排列情况超过360万)，计算时间超过用户能接受范围。

现在技术方案计算效率较低，无法求解约束数量较多的情况。如业务要求计算一条经过10个必须点的最佳路由，需要考虑的排列数等于3628800。随着约束数量的增加需要计算的组合数呈爆炸式增长，无法在有效时间内求解。

发明内容

本发明提供一种通信网络路由调度方法及系统，用以解决现有技术中效率低的缺陷。

本发明提供一种通信网络路由调度方法，包括：

将目标通信网络中的生产约束转换为必经点约束，获取所述目标通信网络中的所有必经点；

获取所述目标通信网络中的路由起点、路由终点和各必经点任意两点之间的最短路径；

基于最短路径和带变异策略的最大最小蚂蚁算法，获取最优路由，其中，所述带变异策略的最大最小蚂蚁算法是基于信息素混合更新和变异更新策略对最大最小蚂蚁算法进行优化得到。

根据本发明提供的一种通信网络路由调度方法，所述带变异策略的最大最小蚂蚁算法是基于信息素混合更新和变异更新策略对最大最小蚂蚁算法进行优化得到，包括：

每次迭代，增加迭代最优解和至今最优解的信息素，以扩大最优解搜索方向。

根据本发明提供的一种通信网络路由调度方法，所述增加迭代最优解和至今最优解的信息素，包括：

对至今最优解和迭代最优解所经过的路由，应用如下公式获得更新后的信息素浓度：

x＝C²/C¹-1，

其中，i和j分别表示VMMAS寻优的网络节点序号，t表示迭代次数，τ_ij(t)表示从序号为i的网络节点到序号为j的网络节点的路径在第t次迭代中的信息素浓度，ρ表示信息素挥发系数，位于0至1的范围内，

表示至今最优解上所述路径的信息素浓度增量，

表示迭代最优解上所述路径的信息素浓度增量，C²表示当前迭代最优解长度，C¹表示当前迭代之前所找到的最优解长度。

根据本发明提供的一种通信网络路由调度方法，还包括，对于其它路由，应用如下公式获得更新后的信息素浓度：

τ_ij(t+1)＝(1-ρ)τ_ij(t)。

根据本发明提供的一种通信网络路由调度方法，所述带变异策略的最大最小蚂蚁算法是基于信息素混合更新和变异更新策略对最大最小蚂蚁算法进行优化得到，进一步包括：

对变异前路径中的变异片段进行倒置，获取变异后路径；

若变异后长度路径小于变异前路径，则保留变异后路径，反之，则保留变异前路径。

根据本发明提供的一种通信网络路由调度方法，所述将目标通信网络中的生产约束转换为必经点约束，获取所述目标通信网络中的所有必经点，包括：

将所述生产约束中禁止通过节点和禁止通过路由设置为节点不可达；

将所述生产约束中必须经过路由的两端节点设置为必经点，且所述必须经过的路由设置为两端节点的最短路由。

根据本发明提供的一种通信网络路由调度方法，所述获取所述目标通信网络中的路由起点、路由终点和各必经点任意两个之间的最短路径，包括：

通过改进的迪杰斯特拉算法，获取所述目标通信网络中的路由起点、路由终点和各必经点任意两个之间的最短路径。

本发明还提供一种通信网络路由调度系统，包括：

约束转换模块，用于将目标通信网络中的生产约束转换为必经点约束，获取所述目标通信网络中的所有必经点；

最短路径计算模块，用于获取所述目标通信网络中的路由起点、路由终点和各必经点任意两个之间的最短路径；

最优路由计算模块，用于基于最短路径和带变异策略的最大最小蚂蚁算法，获取最优路由，其中，所述带变异策略的最大最小蚂蚁算法是基于信息素混合更新和变异更新策略对最大最小蚂蚁算法进行优化得到。

本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述通信网络路由调度方法的步骤。

本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述通信网络路由调度方法的步骤。

本发明在计算时间复杂度、空间复杂度和计算精度都有不同程度提升。同时，算路优先考虑既有方案，尊重历史经验，能减少人工干预工作量。

附图说明

为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明提供的一种通信网络路由调度方法的流程图之一；

图2为本发明提供的一种通信网络路由调度方法的流程图之二；

图3为本发明提供的一种通信网络路由调度系统的结构示意图；

图4为本发明提供的一种电子设备的实体结构示意图。

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，下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

除上述背景技术中所提的缺陷外，现有技术方案的算法与约束强耦合，在算法实现中揉进业务约束的内容。这种方式有明显缺陷：不同业务约束之间可能存在互相制约，影响稳定性及正确性；业务约束实现需考虑算法本身特点，效率低且不具通用性。

另外，现有技术方案在计算路由时未考虑复用已有A、Z端路由方案。已有的A、Z端路由方案往往是符合业务经验的较佳路由，在带宽利用率等约束满足的条件下，用户往往倾向选择既有方案。现有技术方案重新计算的路由如果跟用户经验不符，需要花费额外的精力做调整和优化。

再者，现有技术方案由于算法与业务约束强耦合，全网共同一套业务规则。实际生产中不同区域根据自身网络特点往往有各自的业务习惯和要求，这些个性化需求在现有技术方案中无法实现。

针对上述缺陷，本发明实现了一种带变异策略的最大最小蚂蚁算法计算通信网最佳路由。最大最小蚂蚁算法(MMAS)具有收敛速度快的优点，也容易陷入局部最优，本发明方法通过自适应调整参数和变异策略让MMAS在迭代早期可以快速收敛，在迭代后期跳出局部最优，实现收敛速度与计算精确度平衡。

改进Dijkstra算法计算两点的最短路径时间复杂度由O(N²)减少到O(N*log(N))，实际生产网络节点数量较大，改进算法可以减少计算时间超过1000倍。

本发明方法首先将业务约束转换成统一的必经点约束，使用改进Dijkstra算法求解起、终点及必经点之间两两最短路径，再使用带变异策略最大最小蚂蚁算法得到一条经过起、终点及必经点较优路由。

现有技术方案存在计算复杂度高、支持业务约束规模受限、算法与业务强耦合的问题，本发明针对现有技术方案的现状，提出了一种带变异策略的最大最小蚂蚁算法，计算通信网较优路由。该方法首先将各种业务约束转换成必经点约束，然后使用改进Dijkstra算法计算路由起点、终点和各必经点两两最短路径，最后用带变异策略最大最小蚂蚁算法求解经过起点、终点和各必经点的较优路由。本发明实施例提供一种通信网络路由调度方法，如图1所示，该方法包括：

110，将目标通信网络中的生产约束转换为必经点约束，获取所述目标通信网络中的所有必经点；

实际生产约束可以统一转换成必经点约束，目前生产约束主要有4类：必须经过某些节点、必须经过某些路由、禁止通过某些节点和禁止通过某些路由。将这些生产约束转换为必经点约束，得到目标通信网络中所有的必经点。

具体方法为，将生产约束中禁止通过节点和禁止通过路由设置为节点不可达；将生产约束中必须经过路由的两端节点设置为必经点，且必须经过的路由设置为两端节点的最短路由。这样4类约束都可以统一转换成必经点约束。

120，获取所述目标通信网络中的路由起点、路由终点和各必经点任意两点之间的最短路径；

对于目标通信网络中路由起点、路由终点和所有必经点中的任意两个点，计算每个两两点之间的最短路径。

本发明实施例中，采用改进Dijkstra算法来计算该最短路径。

改进原生Dijkstra算法可以降低时间和空间复杂度。原生Dijkstra算法使用邻接矩阵存储路径权值，使用线性搜索找到下一步要访问的节点。算法的时间复杂度和空间复杂度都是O(N²)，其中N是网络节点数量。对原生算法做以下改进以降低时间和空间复杂度：

使用HASHMAP+LIST代替邻接矩阵存储路由关系，减少存储空间。如某生产网络中有4万个节点，7万条链路。如果使用邻接矩阵，需要16亿个存储单元，使用HASHMAP+LIST只需11万。

使用二分法搜索代替线性搜索。搜索时间复杂度由O(N)下降到O(N*log(N))，4万个节点的搜索平均比较次数由2万次下降到15次。

并行计算代替串行计算。实际网络中存在多条相同长度的路由，在选择下一步要处理的节点时，相同长度的路由可以并行处理。

上述改进措施可以使Dijkstra算法的时间复杂度由O(N²)下降到O(N*log(N))，空间复杂度由O(N²)下降到O(N+R)，其中N是网络节点数量，R是链路数量。

130，基于最短路径和带变异策略的最大最小蚂蚁算法，获取最优路由，其中，所述带变异策略的最大最小蚂蚁算法是基于信息素混合更新和变异更新策略对最大最小蚂蚁算法进行优化得到。

变异策略可以增强最大最小蚂蚁算法(MMAS)全局搜索能力。蚁群算法(ACO)是求解节点遍历最短路径的经典算法。最大最小蚂蚁算法是对ACO的改进算法，它有效提高了ACO的收敛速度，但是算法存在容易陷入局部最优的不足。

本发明提出的带变异策略的最大最小蚂蚁算法(VMMAS)对MMAS做了2点改进来增强算法的全局搜索能力：

1、MMAS在开始阶段只使用迭代最优蚂蚁对信息素更新以扩大算法的搜索范围，而随着算法的运行，MMAS逐渐增加使用至今最优蚂蚁的频率以保证算法的收敛。如果几次更新都使用迭代最优蚂蚁，至今最优解可能会因为信息素挥发而被蚂蚁遗忘。本发明提出信息素混合更新策略，每次迭代同时增加迭代最优解和至今最优解的信息素以扩大最优解搜索方向。

2、MMAS存在容易陷入局部最优的不足。参考遗传算法思路，每一轮迭代后，随机选择一部分解，实施变异操作，以增强算法全局搜索能力。一般的变异算子随机选择某些变异位，这种操作可能会破坏优秀基因结构。本发明对变异的个体任意两点之间的基因片段进行倒置，变异后的个体若路径长度优于变异前，则保留变异结果，否则保留变异前个体。

本发明在计算时间复杂度、空间复杂度和计算精度都有不同程度提升。同时，算路优先考虑既有方案，尊重历史经验，能减少人工干预工作量。

在上述实施例的基础上，优选地，所述带变异策略的最大最小蚂蚁算法是基于信息素混合更新和变异更新策略对最大最小蚂蚁算法进行优化得到，包括：

每次迭代，增加迭代最优解和至今最优解的信息素，以扩大最优解搜索方向。

更新权重考虑迭代最优解和至今最优解的路由长度，更新规则为：

x＝C²/C¹-1，

其中，i和j分别表示VMMAS寻优的网络节点序号，t表示迭代次数，τ_ij(t)表示从序号为i的网络节点到序号为j的网络节点的路径在第t次迭代中的信息素浓度，ρ表示信息素挥发系数，位于0至1的范围内，

表示至今最优解上所述路径的信息素浓度增量，

表示迭代最优解上所述路径的信息素浓度增量，C²表示当前迭代最优解长度，C¹表示当前迭代之前所找到的最优解长度。

当C¹≤C²时，本次迭代没发现更优解，应增加

所占比重。反之，应减少

所占比重。C¹＝C²时，

和

比重各占1/2。

在上述实施例的基础上，优选地，对于其它路由，应用如下公式获得更新后的信息素浓度：

τ_ij(t+1)＝(1-ρ)τ_ij(t)。

在上述实施例的基础上，优选地，所述带变异策略的最大最小蚂蚁算法是基于信息素混合更新和变异更新策略对最大最小蚂蚁算法进行优化得到，进一步包括：

对变异前路径中的变异片段进行倒置，获取变异后路径；

若变异后长度路径小于变异前路径，则保留变异后路径，反之，则保留变异前路径。

如变异前路径为(1，2，3，6，5，4，7，8)，变异片段为(3，6，5)，则变异后个体为(1，2，5，6，3，4，7，8)。然后比较变异前后两个路径长度，如果变异后路径长度更小，则保留变异后路径，否则保留变异前路径。

本发明实施例还提供一种带变异策略最大最小蚂蚁算法计算通信网路由调度的方法，如图2所示，该方法包括：

将各类约束转换成必经节点约束、搜索相同条件存量路由、计算起终点及必经节点两两最短路由、计算经过起终点及必经节点的较优路由四个步骤。

其中，关于将各类约束转换成必经节点约束的详细描述如下：

生产约束主要有4类，分别是必须经过某些节点、必须经过某些路由、禁止通过某些节点和禁止通过某些路由。

对于禁止通过的节点M，删除网络中所有目标节点为M的链路。

对于禁止通过的链路L，删除网络中的链路L。

对于必须经过的链路L，令L的起点M1和终点M2为必经节点，同时在步骤“计算起终点及必经节点两两最短路由”中设置必须点M1和M2的最短路由为L，并且不计算M1到其他节点的最短路由，即L为必须点M1到M2的最短且唯一路由。

关于搜索相同条件存量路由的详细描述如下：

在存量路由中查找相同起点、终点和必须点的路由。如果存在这样一条路由，则直接返回，否则继续下一步计算。

关于计算起终点及必经节点两两最短路由的详细描述如下：

对于起始节点A、目标节点Z和必经节点M_i(i＝1,2,…,m)中的任意两个节点N1、N2，如果不存在链路L：N1→N2，或L不是必经链路，使用改进Dijkstra算法计算并记录N1，N2的最短路由：

关于计算经过起终点及必经节点的较优路由的详细描述如下：

初始化种群，将所有蚂蚁置于起始网元A上；

对每次迭代：

对每只蚂蚁k：

从起始网元A出发，搜索一条遍历A和必经点M_i(i＝1,2,…,m)的路由。由节点i转移到j的转移概率为：

其中，τ_ij为路由(i,j)的信息素浓度，n_ij＝1/d_ij为启发式因子，d_ij为节点i到节点j的最短路由长度。

每只蚂蚁k都找到一条(A,…,M_ki,…,Z)的路由后，随机选择部分路由实施变异算子操作。如果变异后路径长度更小，则保留变异后路径，否则保留变异前路径。

对至今最优解和迭代最优解所经过的路由，按照上述方法更新信息素。

通过本发明提供的方法，可以实现以较快速度和较高精度计算通信网络路由。

本发明针对现有技术方案无法解决复杂业务约束路由调度问题的现状，提出了一种综合使用改进Dijkstra和VMMAS的方案，用于计算通信网络最佳路由。该方法首先将各类约束转换成单一类型的必经节点约束，再使用改进的Dijkstra算法计算最短路径，最后使用VMMAS搜索较优路由。

本发明实施例提供一种通信网络路由调度系统，如图3所示，该系统包括约束转换模块301、最短路径计算模块302和最优路由计算模块303，其中：

约束转换模块301用于将目标通信网络中的生产约束转换为必经点约束，获取所述目标通信网络中的所有必经点；

最短路径计算模块302用于获取所述目标通信网络中的路由起点、路由终点和各必经点任意两点之间的最短路径；

最优路由计算模块303用于基于最短路径和带变异策略的最大最小蚂蚁算法，获取最优路由，其中，所述带变异策略的最大最小蚂蚁算法是基于信息素混合更新和变异更新策略对最大最小蚂蚁算法进行优化得到。

本实施例为与上述方法相对应的系统实施例，其具体实施方式与上述方法实施例一致，详情请参考上述方法实施例，本系统实施例在此不再赘述。

本发明实施例提供一种电子设备，如图4所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)410、通信接口(Communications Interface)420、存储器(memory)430和通信总线440，其中，处理器410，通信接口420，存储器430通过通信总线440完成相互间的通信。处理器410可以调用存储器430中的逻辑指令，以执行一种通信网络路由调度方法，该方法包括：

将目标通信网络中的生产约束转换为必经点约束，获取所述目标通信网络中的所有必经点；

获取所述目标通信网络中的路由起点、路由终点和各必经点任意两点之间的最短路径；

基于最短路径和带变异策略的最大最小蚂蚁算法，获取最优路由，其中，所述带变异策略的最大最小蚂蚁算法是基于信息素混合更新和变异更新策略对最大最小蚂蚁算法进行优化得到。

此外，上述的存储器430中的逻辑指令可以通过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，本发明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，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明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(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

另一方面，本发明还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法所提供的一种通信网络路由调度方法，该方法包括：

将目标通信网络中的生产约束转换为必经点约束，获取所述目标通信网络中的所有必经点；

获取所述目标通信网络中的路由起点、路由终点和各必经点任意两点之间的最短路径；

基于最短路径和带变异策略的最大最小蚂蚁算法，获取最优路由，其中，所述带变异策略的最大最小蚂蚁算法是基于信息素混合更新和变异更新策略对最大最小蚂蚁算法进行优化得到。

又一方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各提供的一种通信网络路由调度方法，该方法包括：

将目标通信网络中的生产约束转换为必经点约束，获取所述目标通信网络中的所有必经点；

获取所述目标通信网络中的路由起点、路由终点和各必经点任意两点之间的最短路径；

基于最短路径和带变异策略的最大最小蚂蚁算法，获取最优路由，其中，所述带变异策略的最大最小蚂蚁算法是基于信息素混合更新和变异更新策略对最大最小蚂蚁算法进行优化得到。

以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中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模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，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发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种通信网络路由调度方法，其特征在于，包括：

将目标通信网络中的生产约束转换为必经点约束，获取所述目标通信网络中的所有必经点；

获取所述目标通信网络中的路由起点、路由终点和各必经点任意两点之间的最短路径；

基于最短路径和带变异策略的最大最小蚂蚁算法，获取最优路由，其中，所述带变异策略的最大最小蚂蚁算法是基于信息素混合更新和变异更新策略对最大最小蚂蚁算法进行优化得到。

2.根据权利要求1所述的通信网络路由调度方法，其特征在于，所述带变异策略的最大最小蚂蚁算法是基于信息素混合更新和变异更新策略对最大最小蚂蚁算法进行优化得到，包括：

每次迭代，增加迭代最优解和至今最优解的信息素，以扩大最优解搜索方向。

3.根据权利要求2所述的通信网络路由调度方法，其特征在于，所述增加迭代最优解和至今最优解的信息素，包括：

对至今最优解和迭代最优解所经过的路由，应用如下公式获得更新后的信息素：

x＝C²/C¹-1，

其中，i和j分别表示VMMAS寻优的网络节点序号，t表示迭代次数，τ_ij(t)表示从序号为i的网络节点到序号为j的网络节点的路径在第t次迭代中的信息素浓度，ρ表示信息素挥发系数，位于0至1的范围内，

表示至今最优解上所述路径的信息素浓度增量，

表示迭代最优解上所述路径的信息素浓度增量，C²表示当前迭代最优解长度，C¹表示当前迭代之前所找到的最优解长度。

4.根据权利要求3所述的通信网络路由调度方法，其特征在于，还包括，对于其它路由，应用如下公式获得更新后的信息素：

τ_ij(t+1)＝(1-ρ)τ_ij(t)。

5.根据权利要求1所述的通信网络路由调度方法，其特征在于，所述带变异策略的最大最小蚂蚁算法是基于信息素混合更新和变异更新策略对最大最小蚂蚁算法进行优化得到，进一步包括：

对变异前路径中的变异片段进行倒置，获取变异后路径；

若变异后长度路径小于变异前路径，则保留变异后路径，反之，则保留变异前路径。

6.根据权利要求1至5任一所述的通信网络路由调度方法，其特征在于，所述将目标通信网络中的生产约束转换为必经点约束，获取所述目标通信网络中的所有必经点，包括：

将所述生产约束中禁止通过节点和禁止通过路由设置为节点不可达；

将所述生产约束中必须经过路由的两端节点设置为必经点，且所述必须经过的路由设置为两端节点的最短路由。

7.根据权利要求1至5任一所述的通信网络路由调度方法，其特征在于，所述获取所述目标通信网络中的路由起点、路由终点和各必经点任意两个之间的最短路径，包括：

通过改进的迪杰斯特拉算法，获取所述目标通信网络中的路由起点、路由终点和各必经点任意两个之间的最短路径。

8.一种通信网络路由调度系统，其特征在于，包括：

约束转换模块，用于将目标通信网络中的生产约束转换为必经点约束，获取所述目标通信网络中的所有必经点；

最短路径计算模块，用于获取所述目标通信网络中的路由起点、路由终点和各必经点任意两点之间的最短路径；

最优路由计算模块，用于基于最短路径和带变异策略的最大最小蚂蚁算法，获取最优路由，其中，所述带变异策略的最大最小蚂蚁算法是基于信息素混合更新和变异更新策略对最大最小蚂蚁算法进行优化得到。

9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任一项所述通信网络路由调度方法的步骤。

10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述通信网络路由调度方法的步骤。

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