CN116192720A - 一种链路寻优方法、装置、电子设备和存储介质 - Google Patents

一种链路寻优方法、装置、电子设备和存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN116192720A
CN116192720A CN202111424495.7A CN202111424495A CN116192720A CN 116192720 A CN116192720 A CN 116192720A CN 202111424495 A CN202111424495 A CN 202111424495A CN 116192720 A CN116192720 A CN 116192720A
Authority
CN
China
Prior art keywords
communication link
node
link
sub
pheromone
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202111424495.7A
Other languages
English (en)
Inventor
马铮
唐雄燕
曹畅
王海军
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
China United Network Communications Group Co Ltd
Original Assignee
China United Network Communications Group Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by China United Network Communications Group Co Ltd filed Critical China United Network Communications Group Co Ltd
Priority to CN202111424495.7A priority Critical patent/CN116192720A/zh
Publication of CN116192720A publication Critical patent/CN116192720A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L45/00Routing or path finding of packets in data switching networks
    • H04L45/02Topology update or discovery
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L41/00Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks
    • H04L41/12Discovery or management of network topologies
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L45/00Routing or path finding of packets in data switching networks
    • H04L45/12Shortest path evaluation
    • H04L45/123Evaluation of link metrics
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L45/00Routing or path finding of packets in data switching networks
    • H04L45/12Shortest path evaluation
    • H04L45/124Shortest path evaluation using a combination of metrics
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L45/00Routing or path finding of packets in data switching networks
    • H04L45/30Routing of multiclass traffic
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L63/00Network architectures or network communication protocols for network security
    • H04L63/14Network architectures or network communication protocols for network security for detecting or protecting against malicious traffic
    • H04L63/1408Network architectures or network communication protocols for network security for detecting or protecting against malicious traffic by monitoring network traffic
    • H04L63/1425Traffic logging, e.g. anomaly detection
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L63/00Network architectures or network communication protocols for network security
    • H04L63/14Network architectures or network communication protocols for network security for detecting or protecting against malicious traffic
    • H04L63/1441Countermeasures against malicious traffic
    • H04L63/145Countermeasures against malicious traffic the attack involving the propagation of malware through the network, e.g. viruses, trojans or worms
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02DCLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
    • Y02D30/00Reducing energy consumption in communication networks
    • Y02D30/70Reducing energy consumption in communication networks in wireless communication networks

Abstract

本申请提供一种链路寻优方法、装置、电子设备和存储介质,涉及通信领域,能够为终端分配网络性能稳定的通信链路,提升用户体验。该方法包括:根据预设约束条件删除网络拓扑结构中的异常链路,得到可用链路拓扑结构;可用链路拓扑结构包括多个通信链路;在基于蚁群算法确定的第一节点选路概率从可用链路拓扑结构中确定出多个第一通信链路组合的情况下,根据多个第一通信链路组合中的第一通信链路的性能指标确定每一个第一通信链路组合的性能优化指标;根据目标业务的业务需求和每一个第一通信链路组合的性能优化指标确定目标第一通信链路组合;业务需求包括目标业务的带宽需求和时延需求,目标通信链路包括至少一条目标通信链路。

Description

一种链路寻优方法、装置、电子设备和存储介质
技术领域
本申请涉及通信领域,尤其涉及一种链路寻优方法、装置、电子设备和存储介质。
背景技术
随着网络技术日渐深入日常生活的方方面面,网络在日常生活中扮演着越来越重要的作用,网络安全成为我们不得不面对的问题。
相关技术中,网络中通信链路的高效性和可靠性是指示网络健壮性的重要指标。目前,在网络遭受攻击时,需要为通信链路正在传输的业务流量分配新的通信链路,以避免相应业务的中断或时延等故障。但是,目前的通信链路分配通常考虑了链路长度和链路带宽等因素,而未考虑网络的稳定性,造成新分配的通信链路仍无法支持相应业务的数据传输,影响了用户体验。
发明内容
本申请提供一种链路寻优方法、装置、电子设备和存储介质,能够为终端分配网络性能稳定的通信链路,提升用户体验。
为达到上述目的,本申请采用如下技术方案:
第一方面,提供一种链路寻优方法,包括:根据预设约束条件删除网络拓扑结构中的异常链路,得到可用链路拓扑结构;预设约束条件用于指示相应的链路存在异常流量,和/或,相应的链路剩余带宽小于目标业务所需带宽的1/N,N为正整数;可用链路拓扑结构包括多个通信链路;在基于蚁群算法确定的第一节点选路概率从可用链路拓扑结构中确定出多个第一通信链路组合的情况下,根据多个第一通信链路组合中的第一通信链路的性能指标确定每一个第一通信链路组合的性能优化指标;第一节点选路概率用于指示目标链路节点转移至相邻链路节点的概率,性能指标包括带宽、时延和丢包率,性能优化指标用于指示第一通信链路组合的网络性能;根据目标业务的业务需求和每一个第一通信链路组合的性能优化指标确定目标第一通信链路组合;业务需求包括目标业务的带宽需求和时延需求,目标第一通信链路组合包括至少一条目标通信链路。
可选的,第一节点选路概率根据下列公式确定:
pro(i,j)=[Info(i,j)αInit(i,j)β]/∑x[Info(i,x)αInit(i,x)β]。
其中,pro(i,j)为蚂蚁从节点i到节点j的概率,Info(i,j)为节点i到节点j之间通信链路的信息素,Init(i,j)为节点i到节点j之间通信链路的启发因子,Info(i,x)为节点i到节点x之间通信链路的信息素,Init(i,x)为节点i到节点x之间通信链路的启发因子,节点x为节点i的任一相邻节点,α和β为信息素和启发因子对应的权重系数。
可选的,性能优化指标根据下列公式确定:
F(P)=[∑f(p)]·Z(P)。
Figure BDA0003378470310000021
/>
Z(P)=∑repeat(i,j)。
其中,F(P)为性能优化指标,f(p)为第一通信链路的评价指标,Z(P)为第一通信链路组合中重复出现的链路数量;W(Q)为目标业务的带宽需求,W(p)为第一通信链路的带宽,a和b权重系数,R(p)为第一通信链路的丢包率;repeat(i,j)为第一通信链路中包括的节点i到节点j之间的子通信链路出现的次数。
可选的,根据目标业务的业务需求和每一个第一通信链路组合的性能优化指标确定目标第一通信链路组合之后,还包括:更新目标第一通信链路组合中每一条通信链路对应的信息素;根据更新后的每一条通信链路的信息素和蚁群算法确定第二节点选路概率;根据第二节点选路概率从可用链路拓扑结构中确定出多个第二通信链路组合,并根据多个第二通信链路组合中的第二通信链路的性能指标确定每一个第二通信链路组合的性能优化指标;根据目标业务的业务需求和每一个第二通信链路组合的性能优化指标确定目标第二通信链路组合。
可选的,更新目标第一通信链路组合中每一条通信链路对应的信息素,包括:根据每一条通信链路的挥发信息素、遗留信息素和新增信息素,以及每一条通信链路的初始信息素更新每一条通信链路对应的信息素。
可选的,挥发信息素根据下列公式确定:
Info(i,j)1=(1-v)Info(i,j)。
Info(i,j)1为节点i到节点j之间通信链路的挥发信息素,v为挥发系数,Info(i,j)为节点i到节点j之间通信链路的信息素。
遗留信息素根据下列公式确定:
Figure BDA0003378470310000031
Info(i,j)2为节点i到节点j之间通信链路的遗留信息素,u为节点i到节点j之间通信链路在第一通信链路中的链路权重,θ(i,j)k为第k只蚂蚁在节点i到节点j之间通信链路上遗留的信息素,m为蚂蚁数量。
新增信息素根据下列公式确定:
Figure BDA0003378470310000032
Info(i,j)3为节点i到节点j之间通信链路的新增信息素,
Figure BDA0003378470310000033
为节点i到节点j之间通信链路在第一通信链路n上的新增信息素,r为第一通信链路组合包括的第一通信链路的数量。
第二方面,提供一种链路寻优装置,包括:拓扑更新模块,用于根据预设约束条件删除网络拓扑结构中的异常链路,得到可用链路拓扑结构;预设约束条件用于指示相应的链路存在异常流量,和/或,相应的链路剩余带宽小于目标业务所需带宽的1/N,N为正整数;可用链路拓扑结构包括多个通信链路;链路组合确定模块,用于在基于蚁群算法确定的第一节点选路概率从拓扑更新模块得到的可用链路拓扑结构中确定出多个第一通信链路组合的情况下,根据多个第一通信链路组合中的第一通信链路的性能指标确定每一个第一通信链路组合的性能优化指标;第一节点选路概率用于指示目标链路节点转移至相邻链路节点的概率,性能指标包括带宽、时延和丢包率,性能优化指标用于指示第一通信链路组合的网络性能;链路优化模块,用于根据目标业务的业务需求和链路组合确定模块确定的每一个第一通信链路组合的性能优化指标确定目标第一通信链路组合;业务需求包括目标业务的带宽需求和时延需求,目标第一通信链路组合包括至少一条目标通信链路。
可选的,第一节点选路概率根据下列公式确定:
pro(i,j)=[Info(i,j)αInit(i,j)β]/∑x[Info(i,x)αInit(i,x)β]。
其中,pro(i,j)为蚂蚁从节点i到节点j的概率,Info(i,j)为节点i到节点j之间通信链路的信息素,Init(i,j)为节点i到节点j之间通信链路的启发因子,Info(i,x)为节点i到节点x之间通信链路的信息素,Init(i,x)为节点i到节点x之间通信链路的启发因子,节点x为节点i的任一相邻节点,α和β为信息素和启发因子对应的权重系数。
可选的,性能优化指标根据下列公式确定:
F(P)=[∑f(p)]·Z(P)。
Figure BDA0003378470310000041
Z(P)=∑repeat(i,j)。
其中,F(P)为性能优化指标,f(p)为第一通信链路的评价指标,Z(P)为第一通信链路组合中重复出现的链路数量;W(Q)为目标业务的带宽需求,W(p)为第一通信链路的带宽,a和b权重系数,R(p)为第一通信链路的丢包率;repeat(i,j)为第一通信链路中包括的节点i到节点j之间的子通信链路出现的次数。
可选的,装置还包括更新模块和寻路模块。
更新模块,用于更新目标第一通信链路组合中每一条通信链路对应的信息素。
寻路模块,用于根据更新模块更新后的每一条通信链路的信息素和蚁群算法确定第二节点选路概率。
链路组合确定模块,还用于根据寻路模块确定的第二节点选路概率从可用链路拓扑结构中确定出多个第二通信链路组合,并根据多个第二通信链路组合中的第二通信链路的性能指标确定每一个第二通信链路组合的性能优化指标。
链路优化模块,还用于根据链路组合确定模块确定的目标业务的业务需求和每一个第二通信链路组合的性能优化指标确定目标第二通信链路组合。
可选的,更新模块,具体用于:根据每一条通信链路的挥发信息素、遗留信息素和新增信息素,以及每一条通信链路的初始信息素更新每一条通信链路对应的信息素。
可选的,挥发信息素根据下列公式确定:
Info(i,j)1=(1-v)Info(i,j)。
Info(i,j)1为节点i到节点j之间通信链路的挥发信息素,v为挥发系数,Info(i,j)为节点i到节点j之间通信链路的信息素。
遗留信息素根据下列公式确定:
Figure BDA0003378470310000042
Info(i,j)2为节点i到节点j之间通信链路的遗留信息素,u为节点i到节点j之间通信链路在第一通信链路中的链路权重,θ(i,j)k为第k只蚂蚁在节点i到节点j之间通信链路上遗留的信息素,m为蚂蚁数量。
新增信息素根据下列公式确定:
Figure BDA0003378470310000051
Info(i,j)3为节点i到节点j之间通信链路的新增信息素,
Figure BDA0003378470310000052
为节点i到节点j之间通信链路在第一通信链路n上的新增信息素,r为第一通信链路组合包括的第一通信链路的数量。
第三方面,提供一种电子设备,包括:存储器、处理器、总线和通信接口;存储器用于存储计算机执行指令,处理器与存储器通过总线连接;当电子设备运行时,处理器执行存储器存储的计算机执行指令,以使电子设备执行如第一方面提供的链路寻优方法。
第四方面,提供一种计算机可读存储介质,包括计算机执行指令,当计算机执行指令在计算机上运行时,使得计算机执行如第一方面提供的链路寻优方法。
本申请提供的链路寻优方法中,在确定目标业务所用的通信链路时,首先根据预设约束条件删除目标业务所在网络拓扑结构中的异常链路,以避免为目标业务重新分配的通信链路存在异常,无法支持目标业务的数据传输,影响用户的使用体验;进一步的,在基于蚁群算法从所有的通信链路中确定目标业务可用的通信链路组合时,可以根据这些通信链路组合的性能优化指标确定网络性能最好的通信链路组合,提高了目标业务的服务质量。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例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简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅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为本发明实施例提供的一种链路寻优方法的流程示意图之一;
图2为本发明实施例提供的一种链路寻优方法的流程示意图之二;
图3为本发明实施例提供的一种链路寻优方法的流程示意图之三;
图4为本发明实施例提供的一种链路寻优方法的流程示意图之四;
图5为本发明实施例提供的一种链路寻优装置的结构示意图;
图6为本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅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,都属于本发明保护的范围。
需要说明的是,本发明实施例中,“示例性的”或者“例如”等词用于表示作例子、例证或说明。本发明实施例中被描述为“示例性的”或者“例如”的任何实施例或设计方案不应被解释为比其它实施例或设计方案更优选或更具优势。确切而言,使用“示例性的”或者“例如”等词旨在以具体方式呈现相关概念。
为了便于清楚描述本发明实施例的技术方案,在本发明的实施例中,采用了“第一”、“第二”等字样对功能和作用基本相同的相同项或相似项进行区分,本领域技术人员可以理解“第一”、“第二”等字样并不是在对数量和执行次序进行限定。
相关技术中,网络在生活中扮演着越来越重要的角色,网络中的各种攻击也越来越多,严重威胁了用户数据的安全性,以及用户的使用体验。而网络现有的安全防御系统对于网络攻击的响应具有一定的滞后性,因此在安全防御系统为用户提供安全防护功能之前,需要为数据业务提供流量的负载均衡,动态调整数据业务所用的网络资源(如通信链路等)。但是,现有技术中对数据业务的负载均衡操作,可能确定的通信链路也正遭受攻击,进而使得数据业务无法支持,影响用户体验。
针对上述问题,本申请实施例提供一种链路寻优方法,如图1所示,包括:
S11、电子设备根据预设约束条件删除网络拓扑结构中的异常链路,得到可用链路拓扑结构。
其中,预设约束条件用于指示相应的链路存在异常流量,和/或,相应的链路剩余带宽小于目标业务所需带宽的1/N,N为正整数;可用链路拓扑结构包括多个通信链路。
作为一种可能的实现方式,上述的异常流量可以是指通信链路中存在攻击流量或不可信文件,如木马病毒等,在通信链路中存在异常流量时,可以确定该通信链路无法支持目标业务的网络性能需求。目标业务可以是终端开展的数据传输等业务。
确定通信链路是否存在异常流量的方法包括多种,如可以通过相应通信链路的流量门限值确定,在通信链路的流量速率大于门限值时,可以确定该通信链路包括异常流量;又如异常流量也可以通过第三方安全检测软件确定,如杀毒软件等。在通信链路中存在异常流量时,可以确定该异常流量为异常链路。
另一种可能的实现方式中,在通信链路的带宽无法满足目标业务的带宽需求时,也可以将该通信链路确定为异常链路。当然,由于数据业务可以同时通过多条通信链路传输数据,因此本申请中的异常链路可以是指通信链路的剩余带宽小于目标业务所需带宽的1/N。N初始可以为2或3,但是由于目标业务通过多条通信链路传输数据时,可能影响目标业务的业务质量,因此这里可以对N进行限制,即限制N的最大值,具体可以由本领域的技术人员根据经验或实验设置。
上述的网络拓扑结构可以为终端接入网络的拓扑结构,可以为网络建设时确定的,包括终端发起的目标业务的起始节点和目的节点。节点是指网络拓扑结构中的工作站、网络用户或个人计算机,还可以是服务器、打印机和其他网络连接的设备;本申请中的节点是指一台电脑或其他网络设备。
示例性的,在网络拓扑结构包括通信链路1、通信链路2、通信链路3、…、通信链路s,上述N为2时,若通信链路1和通信链路2存在异常流量,且通信链路3的剩余带宽小于目标业务所需带宽的1/2,则此时确定可用链路拓扑结构中的通信链路包括通信链路4、通信链路5、…、通信链路s。
需要说明的是,上述可用链路拓扑结构的确定可以由电子设备中的软件定义网络(software defined network,SDN)控制器实现。
S12、在基于蚁群算法确定的第一节点选路概率从可用链路拓扑结构中确定出多个第一通信链路组合的情况下,电子设备根据多个第一通信链路组合中的第一通信链路的性能指标确定每一个第一通信链路组合的性能优化指标。
其中,第一节点选路概率用于指示目标链路节点转移至相邻链路节点的概率,性能指标包括带宽、时延和丢包率,性能优化指标用于指示第一通信链路组合的网络性能。
作为一种可能的实现方式,第一通信链路组合包括多条第一通信链路,这些第一通信链路是指包括目标业务的起始节点和目的节点的通信链路。每一个第一通信链路组合的性能优化指标可以根据下列公式确定:
F(P)=[∑f(p)]·Z(P)。
其中,F(P)为性能优化指标,f(p)为第一通信链路的评价指标,Z(P)为第一通信链路组合中重复出现的链路数量。
进一步的,第一通信链路可以包括多个节点,如第一通信链路包括A个节点,则该第一通信链路包括A-1条子通信链路,子通信链路是指相邻节点之间的通信链路。此时,f(p)即可以指这些第一通信链路的评价指标。
第一通信链路组合中重复出现的链路数量Z(P)是指某些子通信链路在第一通信链路组合中重复出现的次数,Z(P)=∑repeat(i,j),repeat(i,j)为第一通信链路中包括的节点i到节点j之间的子通信链路出现的次数。
例如,节点i与节点j之间的通信链路可以表示为e(i,j),若e(i,j)在第一通信链路组合中出现两次,则Z(P)=2;当然,在第一通信链路组合中还包括其他重复出现的子通信链路时,Z(P)的值还需要加上这些其他重复出现的子通信链路的次数。例如,子通信链路e(i,j)在第一通信链路组合中出现两次,子通信链路e(i,y)在第一通信链路组合中出现五次,且第一通信链路组合中没有其他重复出现的子通信链路,则Z(P)=2+5=7。
一种可能的实现方式中,第一通信链路的评价指标可以根据下列公式确定:
Figure BDA0003378470310000081
其中,W(Q)为目标业务的带宽需求,W(p)为第一通信链路的带宽,a和b权重系数,R(p)为第一通信链路的丢包率。a和b具体是指容量因子和可靠性因子在评价指标中的权重系数,a+b=1,a和b的具体值可以由本领域的技术人员预先设置。
进一步的,第一通信链路的带宽为W(p)=minw(i,j)。第一通信链路可以包括多条子通信链路,这些子通信链路的带宽不同。而第一通信链路的带宽受到带宽最小的子通信链路的影响,即第一通信链路的带宽等于其包括的子通信链路的最小带宽,i和j可以为第一通信链路中任意相邻的两个节点。
第一通信链路的丢包率为R(p)=1-∏(1-r(i,j))。第一通信链路的丢包率与其包括的多条子通信链路的丢包率r(i,j)相关,这里r(i,j)可以是指第一通信链路中任意相邻两个节点之间的子通信链路的丢包率。这里的丢包率用于反映相应通信链路的可靠性,本领域的技术人员还可以使用其他参数来反映通信链路的可靠性。
例如,目标业务的需求带宽为20Mbps,第一通信链路组合包括第一通信链路1,第一通信链路1包括子通信链路11、子通信链路12、子通信链路13和子通信链路14,子通信链路11的剩余带宽为15Mbps,子通信链路12的剩余带宽为10Mbps,子通信链路13的剩余带宽为20Mbps,子通信链路14的剩余带宽为10Mbps,则W(p)=10;若子通信链路11的丢包率为0.01,子通信链路12的丢包率为0.02,子通信链路13的丢包率为0.05,子通信链路14的丢包率为0.02,则第一通信链路的丢包率R(p)=1-(1-0.01)*(1-0.02)*(1-0.05)*(1-0.02)≈0.097。
若a=0.3,b=0.7,则第一通信链路1的评价指标为f(p)1=(0.3*20)/10+0.7*0.097=0.6679。
相应的,在第一通信链路组合还包括其他第一通信链路时,可以根据上述方法确定这些第一通信链路对应的评价指标,进而结合确定性能优化指标的公式确定第一通信链路组合的性能优化指标。如第一通信链路组合还包括第一通信链路2,且根据上述方法确定的第一通信链路2的评价指标为f(p)2=0.7154,若第一通信链路组合中重复出现的链路数量Z(P)=7,则第一通信链路组合的性能优化指标为F(P)=(0.6679+0.7154)·7=9.6831。
当然,在第一通信链路组合包括更多个第一通信链路时,同样可以根据上述方法分别确定这些第一通信链路的评价指标,进而确定第一通信链路组合的性能优化指标。在第一通信链路组合包括多个时,可以根据上述方法分别确定这些第一通信链路组合对应的性能优化指标,这里不再赘述。
S13、电子设备根据目标业务的业务需求和每一个第一通信链路组合的性能优化指标确定目标第一通信链路组合。
其中,业务需求包括目标业务的带宽需求和时延需求,目标通信链路包括至少一条目标通信链路。
作为一种可能的实现方式,目标业务的带宽需求和时延要求是预先设置的,因此上述确定的目标第一通信链路组合的带宽和时延需要符合目标业务的业务需求。进一步的,第一通信链路组合包括的第一通信链路的数量与目标业务所需的通信链路数量相同,目标业务所需的通信链路数量可以为预设的。
示例性的,在步骤S12确定的第一通信链路组合包括多个时,可以将性能优化指标最大的第一通信链路组合确定为目标第一通信链路组合,该目标第一通信链路中的第一通信链路即用于传输目标业务的数据流量。此时,目标业务可以通过目标第一通信链路组合中的各个目标通信链路传输数据流量。这里确定的第一通信链路组合的性能指标符合目标业务的业务需求,即第一通信链路组合内所有目标通信链路的带宽大于或等于目标业务所需的带宽,且这些目标通信链路的时延满足目标业务的时延要求。
需要说明的是,目标通信链路的时延为D(p)=∑d(i,j),d(i,j)为目标通信链路中任意相邻两个节点之间的子通信链路的时延。如目标通信链路包括目标子通信链路1、目标子通信链路2和目标子通信链路3,目标子通信链路1的时延为0.6s,目标子通信链路2的时延为0.1s,目标子通信链路3的时延为0.4s,则目标通信链路的时延D(p)=0.6+0.1+0.4=1.1。
一种可能的实现方式中,在确定目标第一通信链路组合之后,可以根据目标业务的带宽需求、时延要求和通信链路需求,结合目标第一通信链路组合中各个目标通信链路的评价指标,从目标第一通信链路组合中确定出至少一条目标通信链路,由该至少一条目标通信链路为目标业务传输数据流量。该至少一条目标通信链路的评价指标在所有目标通信链路的评价指标中排序靠前,这里排序是指将评价指标从大到小排序。
当然,一种可能的实现方式中,在目标业务仅通过一条通信链路传输数据流量时,可以根据目标业务的带宽需求、时延要求和通信链路需求,结合目标第一通信链路组合中各个目标通信链路的评价指标,从目标第一通信链路组合中确定出评价指标最高,且符合目标业务的业务需求的目标通信链路,通过该目标通信链路为目标业务传输流量数据。当然,一些情况中,在评价指标最高的目标通信链路无法满足目标业务的业务需求时,可以从目标第一通信链路组合中确定出评价指标次最高的目标通信链路,由该评价指标次最高的目标通信链路为目标业务传输流量,以此类推。
本申请提供的链路寻优方法中,在确定目标业务所用的通信链路时,首先根据预设约束条件删除目标业务所在网络拓扑结构中的异常链路,以避免为目标业务重新分配的通信链路存在异常,无法支持目标业务的数据传输,影响用户的使用体验;进一步的,在基于蚁群算法从所有的通信链路中确定目标业务可用的通信链路组合时,可以根据这些通信链路组合的性能优化指标确定网络性能最好的通信链路组合,提高了目标业务的服务质量。
一些可能的实施例中,结合图1,如图2所示,在步骤S12之前,还包括S21-S22。
S21、电子设备根据可用链路拓扑结构中每一条通信链路的初始信息素和蚁群算法确定第一节点选路概率。
S22、电子设备根据第一节点选路概率从可用链路拓扑结构中确定出多个第一通信链路组合。
作为一种可能的实现方式,初始信息素可以为每一条通信链路的剩余带宽,第一节点选路概率可以根据下列公式确定:
pro(i,j)=[Info(i,j)αInit(i,j)β]/∑x[Info(i,x)αInit(i,x)β]。
其中,pro(i,j)为蚂蚁从节点i到节点j的概率,Info(i,j)为节点i到节点j之间的子通信链路的信息素,Init(i,j)为节点i到节点j之间的子通信链路的启发因子,Info(i,x)为节点i到节点x之间的子通信链路的信息素,Init(i,x)为节点i到节点x之间的子通信链路的启发因子,节点x为节点i的任一相邻节点,α和β为信息素和启发因子对应的权重系数。
上述启发因子Init(i,j)为节点i到节点j之间的子通信链路的带宽倒数。
示例性的,通信链路包括子通信链路1、子通信链路2、子通信链路3、子通信链路4和子通信链路5,子通信链路1可以为节点1与节点2之间的子通信链路,子通信链路2可以为节点2与节点3之间的子通信链路,子通信链路3可以为节点3与节点4之间的子通信链路,子通信链路4可以为节点4与节点5之间的子通信链路,子通信链路5可以为节点5与节点6之间的子通信链路。
若节点1与节点2之间的子通信链路1的信息素为5,节点2与节点3之间的子通信链路2的信息素为2,节点3与节点4之间的子通信链路3的信息素为4,节点4与节点5之间的子通信链路4的信息素为10,节点5与节点6之间的子通信链路5的信息素为1,节点1与节点2之间的子通信链路1的启发因子为1/20,节点2与节点3之间的子通信链路2的启发因子为1/50,节点3与节点4之间的子通信链路3的启发因子为1/10,节点4与节点5之间的子通信链路4的启发因子为1/100,节点5与节点6之间的子通信链路5的启发因子为1/200,α=0.4,β=0.6,则节点1到节点2的第一节点选路概率为:
pro(1,2)=[50.4·(1/20)0.6]/{[50.4·(1/20)0.6]+[20.4·(1/50)0.6]+…+[10.4·(1/200)0.6]}。
同样的,根据上述方法可以分别确定节点2到节点3的第一节点选路概率,节点3到节点4的第一节点选路概率,节点4到节点5的第一节点选路概率,节点5到节点6的第一节点选路概率,进而可以这些第一节点选路概率确定蚂蚁从节点1转移至哪个节点。
进一步的,根据上述第一节点选路概率的方法,可以依次确定上一个节点转移的下一个节点,从而确定起始节点到目的节点之间经过的所有节点,即确定起始节点到目的节点之间的第一通信链路。
根据上述方法可以从可用链路拓扑结构中确定出多条第一通信链路,如这里确定的第一通信链路的数量为e,若目标业务所需的通信链路数量为t,则这里可以确定Cet种第一通信链路组合。
需要说明的是,步骤S21-S22为初次使用蚁群算法实现起始节点与目的节点之间的寻路,因此确定第一节点选路概率时使用初始信息素计算从上一节点至下一节点的概率。
一些可能的实施例中,结合图2,如图3所示,在步骤S13之后,还包括S31-S35。
S31、电子设备更新目标第一通信链路组合中,每一条第一通信链路的第一子通信链路对应的信息素。
作为一种可能的实现方式,在蚁群算法中,每只蚂蚁经过子通信链路时,该子通信链路上的信息素均发生变化,从而影响下一只蚂蚁的寻路。例如,在蚂蚁寻路过程中,子通信链路上的信息素变化包括挥发信息素、遗留信息素和新增信息素。这里新增信息素是为了进一步确定优化路径的选择。因此,如图4所示,在蚂蚁寻路过程中,每一条第一子通信链路上的信息素的更新过程具体为:
S31、电子设备根据每一条第一通信链路的第一子通信链路的挥发信息素、遗留信息素和新增信息素,以及每一条子通信链路的初始信息素更新第一子通信链路对应的信息素。
作为一种可能的实现方式,子通信链路上的挥发信息素可以根据下列公式确定:
Info(i,j)1=vInfo(i,j)。
Info(i,j)1为节点i到节点j之间的子通信链路的挥发信息素,v为挥发系数,Info(i,j)为节点i到节点j之间的子通信链路的初始信息素。挥发系数0<v<1。
此时,节点i到节点j之间的子通信链路上的信息素更新为(1-v)Info(i,j)。
遗留信息素可以根据下列公式确定:
Figure BDA0003378470310000131
Info(i,j)2为节点i到节点j之间的子通信链路的遗留信息素,u为节点i到节点j之间的子通信链路在第二通信链路中的链路权重,θ(i,j)k为第k只蚂蚁在节点i到节点j之间的子通信链路上遗留的信息素,m为蚂蚁数量。
此时,结合节点i到节点j之间的子通信链路上的挥发信息素,该子通信链路上的信息素更新为
Figure BDA0003378470310000132
进一步的,第k只蚂蚁在节点i到节点j之间的子通信链路上遗留的信息素为:
Figure BDA0003378470310000133
pk为第k只蚂蚁从起始节点到目的节点时经过的节点数量。
新增信息素可以根据下列公式确定:
Figure BDA0003378470310000134
Info(i,j)3为节点i到节点j之间的子通信链路的新增信息素,
Figure BDA0003378470310000135
为节点i到节点j之间的子通信链路在第二通信链路n上的新增信息素,r为第二通信链路组合包括的第二通信链路的数量。
此时,结合节点i到节点j之间的子通信链路上的挥发信息素、遗留信息素,该子通信链路上的信息素更新为
Figure BDA0003378470310000141
进一步的,节点i到节点j之间的子通信链路在第二通信链路n上的新增信息素为:
Figure BDA0003378470310000142
pbest为第一通信链路组合中包括的节点数量。
根据上述方法即可以确定可用链路拓扑结构中每一条子通信链路上更新后的信息素。在初始确定第一通信链路组合之后,即可以根据每一条子通信链路上的挥发信息素、遗留信息素和新增信息素,以及其对应的初始信息素,更新这些子通信链路上的信息素,以便于后续出发的蚂蚁寻路。
需要说明的是,上述对各个子通信链路上的信息素的更新,可以根据实际情况确定,例如,在没有蚂蚁通过相应的子通信链路时,该子通信链路上的信息素更新可以仅考虑挥发信息素和新增信息素,而不考虑蚂蚁的遗留信息素。
S32、电子设备根据更新后的每一条第一通信链路的第一子通信链路对应的信息素,以及蚁群算法确定第二节点选路概率。
S33、电子设备根据第二节点选路概率从可用链路拓扑结构中确定出多个第二通信链路组合,并根据多个第二通信链路组合中的第二通信链路的性能指标确定每一个第二通信链路组合的性能优化指标。
S34、电子设备根据目标业务的业务需求和每一个第二通信链路组合的性能优化指标确定目标第二通信链路组合。
作为一种可能的实现方式,上述步骤S32的实现过程可以参考步骤S21,S33-S34的实现过程可以参考步骤S12-S13,这里不再赘述。
S35、电子设备迭代执行上述步骤预设次数。
作为一种可能的实现方式,上述预设次数可以为本领域的技术人员预设的,本申请可以循环执行上述步骤S31-S34,直至根据蚁群算法实现预设次数的训练过程。当然,这里循环执行蚂蚁寻路时,步骤S31中更新的子通信链路上的初始信息素实际为,前一轮蚂蚁寻路时,这些子通信链路上的信息素。
通过不断更新子通信链路上的信息素,可以使得蚂蚁寻路最终得到的目标通信链路组合中的通信链路相对固定,使得目标业务可以通过该目标通信链路组合中的通信链路传输数据流量。
经过多轮迭代确定的目标通信链路组合为目标业务传输数据流量时,具体过程可以参照S13,根据目标业务的业务需求从目标通信链路组合确定出对应的通信链路,为目标业务提供更优化的传输质量。
本申请提供的链路寻优方法中,在确定目标业务所用的通信链路时,首先根据预设约束条件删除目标业务所在网络拓扑结构中的异常链路,以避免为目标业务重新分配的通信链路存在异常,无法支持目标业务的数据传输,影响用户的使用体验;进一步的,在基于蚁群算法从所有的通信链路中确定目标业务可用的通信链路组合时,可以根据这些通信链路组合的性能优化指标确定网络性能最好的通信链路组合,提高了目标业务的服务质量。
如图5所示,本申请实施例提供一种链路寻优装置40,包括拓扑更新模块401、链路组合确定模块402、链路优化模块403、更新模块404和寻路模块405。
拓扑更新模块401,用于根据预设约束条件删除网络拓扑结构中的异常链路,得到可用链路拓扑结构;预设约束条件用于指示相应的链路存在异常流量,和/或,相应的链路剩余带宽小于目标业务所需带宽的1/N,N为正整数;可用链路拓扑结构包括多个通信链路。
链路组合确定模块402,用于在基于蚁群算法确定的第一节点选路概率从拓扑更新模块401得到的可用链路拓扑结构中确定出多个第一通信链路组合的情况下,根据多个第一通信链路组合中的第一通信链路的性能指标确定每一个第一通信链路组合的性能优化指标;第一节点选路概率用于指示目标链路节点转移至相邻链路节点的概率,性能指标包括带宽、时延和丢包率,性能优化指标用于指示第一通信链路组合的网络性能。
链路优化模块403,用于根据目标业务的业务需求和链路组合确定模块402确定的每一个第一通信链路组合的性能优化指标确定目标第一通信链路组合;业务需求包括目标业务的带宽需求和时延需求,目标通信链路包括至少一条目标通信链路。
可选的,第一节点选路概率根据下列公式确定:
pro(i,j)=[Info(i,j)αInit(i,j)β]/∑x[Info(i,x)αInit(i,x)β]。
其中,pro(i,j)为蚂蚁从节点i到节点j的概率,Info(i,j)为节点i到节点j之间的子通信链路的信息素,Init(i,j)为节点i到节点j之间的子通信链路的启发因子,Info(i,x)为节点i到节点x之间的子通信链路的信息素,Init(i,x)为节点i到节点x之间的子通信链路的启发因子,节点x为节点i的任一相邻节点,α和β为信息素和启发因子对应的权重系数。
可选的,性能优化指标根据下列公式确定:
F(P)=[∑f(p)]·Z(P);
Figure BDA0003378470310000161
Z(P)=∑repeat(i,j);
其中,F(P)为性能优化指标,f(p)为第一通信链路的评价指标,Z(P)为第一通信链路组合中重复出现的链路数量;W(Q)为目标业务的带宽需求,W(p)为第一通信链路的带宽,a和b权重系数,R(p)为第一通信链路的丢包率;repeat(i,j)为第一通信链路中包括的节点i到节点j之间的子通信链路出现的次数。
可选的,链路寻优装置40还包括更新模块404和寻路模块405。
更新模块404,用于更新目标第一通信链路组合中,每一条第一通信链路的第一子通信链路对应的信息素。
寻路模块405,用于根据更新模块404更新后的每一条第一通信链路的第一子通信链路对应的信息素,以及蚁群算法确定第二节点选路概率。
链路组合确定模块402,还用于根据寻路模块404确定的第二节点选路概率从可用链路拓扑结构中确定出多个第二通信链路组合,并根据多个第二通信链路组合中的第二通信链路的性能指标确定每一个第二通信链路组合的性能优化指标。
链路优化模块403,还用于根据链路组合确定模块402确定的目标业务的业务需求和每一个第二通信链路组合的性能优化指标确定目标第二通信链路组合。
可选的,更新模块404,具体用于:根据每一条第一通信链路的第一子通信链路的挥发信息素、遗留信息素和新增信息素,以及每一条子通信链路的初始信息素更新第一子通信链路对应的信息素。
可选的,挥发信息素根据下列公式确定:
Info(i,j)1=vInfo(i,j)。
Info(i,j)1为节点i到节点j之间的子通信链路的挥发信息素,v为挥发系数,Info(i,j)为节点i到节点j之间的子通信链路的初始信息素。
遗留信息素根据下列公式确定:
Figure BDA0003378470310000171
Info(i,j)2为节点i到节点j之间的子通信链路的遗留信息素,u为节点i到节点j之间的子通信链路在第二通信链路中的链路权重,θ(i,j)k为第k只蚂蚁在节点i到节点j之间的子通信链路上遗留的信息素,m为蚂蚁数量。
新增信息素根据下列公式确定:
Figure BDA0003378470310000172
Info(i,j)3为节点i到节点j之间的子通信链路的新增信息素,
Figure BDA0003378470310000173
为节点i到节点j之间的子通信链路在第二通信链路n上的新增信息素,r为第二通信链路组合包括的第二通信链路的数量。
关于上述实施例中的装置,其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述,此处将不做详细阐述说明。
参照图6所示,本发明实施例还提供一种电子设备,包括存储器51、处理器52、总线53和通信接口54;存储器51用于存储计算机执行指令,处理器52与存储器51通过总线53连接;当电子设备运行时,处理器52执行存储器51存储的计算机执行指令,以使电子设备执行如上述实施例提供的链路寻优方法。作为一个示例,结合图5,链路寻优装置中的拓扑更新模块401、链路组合确定模块402、链路优化模块403、更新模块404和寻路模块405实现的功能与图6中的处理器401的功能相同。
在具体的实现中,作为一种实施例,处理器52(52-1和52-2)可以包括一个或多个CPU,例如图6中所示的CPU0和CPU1。且作为一种实施例,电子设备可以包括多个处理器52,例如图6中所示的处理器52-1和处理器52-2。这些处理器52中的每一个CPU可以是一个单核处理器(single-CPU),也可以是一个多核处理器(multi-CPU)。这里的处理器52可以指一个或多个设备、电路、和/或用于处理数据(例如计算机程序指令)的处理核。
存储器51可以是只读存储器(read-only memory,ROM)或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备,随机存取存储器(random access memory,RAM)或者可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备,也可以是电可擦可编程只读存储器(electricallyerasable programmable read-only memory,EEPROM)、只读光盘(compact disc read-only memory,CD-ROM)或其他光盘存储、光碟存储(包括压缩光碟、激光碟、光碟、数字通用光碟、蓝光光碟等)、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质,但不限于此。存储器51可以是独立存在,通过总线53与处理器52相连接。存储器51也可以和处理器52集成在一起。
在具体的实现中,存储器51,用于存储本申请中的数据和执行本申请的软件程序对应的计算机执行指令。处理器52可以通过运行或执行存储在存储器51内的软件程序,以及调用存储在存储器51内的数据,电子设备的各种功能。
通信接口54,使用任何收发器一类的装置,用于与其他设备或通信网络通信,如控制系统、无线接入网(radio access network,RAN),无线局域网(wireless local areanetworks,WLAN)等。通信接口54可以包括接收单元实现接收功能,以及发送单元实现发送功能。
总线53,可以是工业标准体系结构(industry standard architecture,ISA)总线、外部设备互连(peripheral component interconnect,PCI)总线或扩展工业标准体系结构(extended industry standard architecture,EISA)总线等。该总线53可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示,图6中仅用一条粗线表示,但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质,计算机可读存储介质包括计算机执行指令,当计算机执行指令在计算机上运行时,使得计算机执行如上述实施例提供的链路寻优方法。
本发明实施例还提供一种计算机程序,该计算机程序可直接加载到存储器中,并含有软件代码,该计算机程序经由计算机载入并执行后能够实现上述实施例提供的链路寻优方法。
本领域技术人员应该可以意识到,在上述一个或多个示例中,本发明所描述的功能可以用硬件、软件、固件或它们的任意组合来实现。当使用软件实现时,可以将这些功能存储在计算机可读介质中或者作为计算机可读介质上的一个或多个指令或代码进行传输。计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质,其中通信介质包括便于从一个地方向另一个地方传送计算机程序的任何介质。存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。
通过以上的实施方式的描述,所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,仅以上述各功能模块的划分进行举例说明,实际应用中,可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成,即将装置的内部结构划分成不同的功能模块,以完成以上描述的全部或者部分功能。
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,所述模块或单元的划分,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装置,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。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一个物理单元或多个物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个不同地方。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,在本发明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。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,可以存储在一个可读取存储介质中。基于这样的理解,本申请实施例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个设备(可以是单片机,芯片等)或处理器(processor)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、ROM、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,仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到的变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (14)

1.一种链路寻优方法,其特征在于,包括:
根据预设约束条件删除网络拓扑结构中的异常链路,得到可用链路拓扑结构;所述预设约束条件用于指示相应的链路存在异常流量,和/或,相应的链路剩余带宽小于目标业务所需带宽的1/N,N为正整数;所述可用链路拓扑结构包括多个通信链路;
在基于蚁群算法确定的第一节点选路概率从所述可用链路拓扑结构中确定出多个第一通信链路组合的情况下,根据所述多个第一通信链路组合中的第一通信链路的性能指标确定每一个所述第一通信链路组合的性能优化指标;所述第一节点选路概率用于指示目标链路节点转移至相邻链路节点的概率,所述性能指标包括带宽、时延和丢包率,所述性能优化指标用于指示所述第一通信链路组合的网络性能;
根据所述目标业务的业务需求和每一个所述第一通信链路组合的性能优化指标确定目标第一通信链路组合;所述业务需求包括所述目标业务的带宽需求和时延需求,所述目标第一通信链路组合包括至少一条目标通信链路。
2.根据权利要求1所述的链路寻优方法,其特征在于,所述第一节点选路概率根据下列公式确定:
pro(i,j)=[Info(i,j)αInit(i,j)β]/∑x[Info(i,x)αInit(i,x)β];
其中,pro(i,j)为蚂蚁从节点i到节点j的概率,Info(i,j)为节点i到节点j之间的子通信链路的信息素,Init(i,j)为节点i到节点j之间的子通信链路的启发因子,Info(i,x)为节点i到节点x之间的子通信链路的信息素,Init(i,x)为节点i到节点x之间的子通信链路的启发因子,节点x为节点i的任一相邻节点,α和β为信息素和启发因子对应的权重系数。
3.根据权利要求2所述的链路寻优方法,其特征在于,所述性能优化指标根据下列公式确定:
F(P)=[∑f(p)]·Z(P);
Figure FDA0003378470300000011
Z(P)=∑repeat(i,j);
其中,F(P)为性能优化指标,f(p)为所述第一通信链路的评价指标,Z(P)为所述第一通信链路组合中重复出现的链路数量;W(Q)为所述目标业务的带宽需求,W(p)为所述第一通信链路的带宽,a和b权重系数,R(p)为所述第一通信链路的丢包率;repeat(i,j)为所述第一通信链路中包括的节点i到节点j之间的子通信链路出现的次数。
4.根据权利要求3所述的链路寻优方法,其特征在于,所述根据所述目标业务的业务需求和每一个所述第一通信链路组合的性能优化指标确定目标第一通信链路组合之后,还包括:
更新所述目标第一通信链路组合中,每一条所述第一通信链路的第一子通信链路对应的信息素;
根据更新后的所述每一条第一通信链路的第一子通信链路对应的信息素,以及所述蚁群算法确定第二节点选路概率;
根据所述第二节点选路概率从所述可用链路拓扑结构中确定出多个第二通信链路组合,并根据所述多个第二通信链路组合中的第二通信链路的性能指标确定每一个所述第二通信链路组合的性能优化指标;
根据所述目标业务的业务需求和每一个所述第二通信链路组合的性能优化指标确定目标第二通信链路组合。
5.根据权利要求4所述的链路寻优方法,其特征在于,所述更新所述目标第一通信链路组合中每一条通信链路对应的信息素,包括:
根据每一条所述第一通信链路的第一子通信链路的挥发信息素、遗留信息素和新增信息素,以及所述每一条子通信链路的初始信息素更新所述第一子通信链路对应的信息素。
6.根据权利要求5所述的链路寻优方法,其特征在于,所述挥发信息素根据下列公式确定:
Info(i,j)1=(1-v)Info(i,j);
Info(i,j)1为节点i到节点j之间的子通信链路的挥发信息素,v为挥发系数,Info(i,j)为节点i到节点j之间的子通信链路的信息素;
所述遗留信息素根据下列公式确定:
Figure FDA0003378470300000021
Info(i,j)2为节点i到节点j之间的子通信链路的遗留信息素,u为节点i到节点j之间的子通信链路在所述第一通信链路中的链路权重,θ(i,j)k为第k只蚂蚁在节点i到节点j之间的子通信链路上遗留的信息素,m为蚂蚁数量;
新增信息素根据下列公式确定:
Figure FDA0003378470300000022
Info(i,j)3为节点i到节点j之间的子通信链路的新增信息素,
Figure FDA0003378470300000023
为节点i到节点j之间的子通信链路在第一通信链路n上的新增信息素,r为所述第一通信链路组合包括的所述第一通信链路的数量。
7.一种链路寻优装置,其特征在于,包括:
拓扑更新模块,用于根据预设约束条件删除网络拓扑结构中的异常链路,得到可用链路拓扑结构;所述预设约束条件用于指示相应的链路存在异常流量,和/或,相应的链路剩余带宽小于目标业务所需带宽的1/N,N为正整数;所述可用链路拓扑结构包括多个通信链路;
链路组合确定模块,用于在基于蚁群算法确定的第一节点选路概率从所述拓扑更新模块得到的所述可用链路拓扑结构中确定出多个第一通信链路组合的情况下,根据所述多个第一通信链路组合中的第一通信链路的性能指标确定每一个所述第一通信链路组合的性能优化指标;所述第一节点选路概率用于指示目标链路节点转移至相邻链路节点的概率,所述性能指标包括带宽、时延和丢包率,所述性能优化指标用于指示所述第一通信链路组合的网络性能;
链路优化模块,用于根据所述目标业务的业务需求和所述链路组合确定模块确定的每一个所述第一通信链路组合的性能优化指标确定目标第一通信链路组合;所述业务需求包括所述目标业务的带宽需求和时延需求,所述目标第一通信链路组合包括至少一条目标通信链路。
8.根据权利要求7所述的链路寻优装置,其特征在于,所述第一节点选路概率根据下列公式确定:
pro(i,j)=[Info(i,j)αInit(i,j)β]/∑x[Info(i,x)αInit(i,x)β];
其中,pro(i,j)为蚂蚁从节点i到节点j的概率,Info(i,j)为节点i到节点j之间的子通信链路的信息素,Init(i,j)为节点i到节点j之间的子通信链路的启发因子,Info(i,x)为节点i到节点x之间的子通信链路的信息素,Init(i,x)为节点i到节点x之间的子通信链路的启发因子,节点x为节点i的任一相邻节点,α和β为信息素和启发因子对应的权重系数。
9.根据权利要求8所述的链路寻优装置,其特征在于,所述性能优化指标根据下列公式确定:
F(P)=[∑f(p)]·Z(P);
Figure FDA0003378470300000031
Z(P)=∑repeat(i,j);
其中,F(P)为性能优化指标,f(p)为所述第一通信链路的评价指标,Z(P)为所述第一通信链路组合中重复出现的链路数量;W(Q)为所述目标业务的带宽需求,W(p)为所述第一通信链路的带宽,a和b权重系数,R(p)为所述第一通信链路的丢包率;repeat(i,j)为所述第一通信链路中包括的节点i到节点j之间的子通信链路出现的次数。
10.根据权利要求9所述的链路寻优装置,其特征在于,所述装置还包括更新模块和寻路模块;
所述更新模块,用于更新所述目标第一通信链路组合中,每一条所述第一通信链路的第一子通信链路对应的信息素;
所述寻路模块,用于根据所述更新模块更新后的所述每一条第一通信链路的第一子通信链路对应的信息素,以及所述蚁群算法确定第二节点选路概率;
所述链路组合确定模块,还用于根据所述寻路模块确定的所述第二节点选路概率从所述可用链路拓扑结构中确定出多个第二通信链路组合,并根据所述多个第二通信链路组合中的第二通信链路的性能指标确定每一个所述第二通信链路组合的性能优化指标;
所述链路优化模块,还用于根据所述链路组合确定模块确定的所述目标业务的业务需求和每一个所述第二通信链路组合的性能优化指标确定目标第二通信链路组合。
11.根据权利要求10所述的链路寻优装置,其特征在于,所述更新模块,具体用于:
根据每一条所述第一通信链路的第一子通信链路的挥发信息素、遗留信息素和新增信息素,以及所述每一条子通信链路的初始信息素更新所述第一子通信链路对应的信息素。
12.根据权利要求11所述的链路寻优装置,其特征在于,所述挥发信息素根据下列公式确定:
Info(i,j)1=(1-v)Info(i,j);
Info(i,j)1为节点i到节点j之间的子通信链路的挥发信息素,v为挥发系数,vInfo(i,j)为节点i到节点j之间的子通信链路的信息素;
所述遗留信息素根据下列公式确定:
Figure FDA0003378470300000041
Info(i,j)2为节点i到节点j之间的子通信链路的遗留信息素,u为节点i到节点j之间的子通信链路在所述第一通信链路中的链路权重,θ(i,j)k为第k只蚂蚁在节点i到节点j之间的子通信链路上遗留的信息素,m为蚂蚁数量;
新增信息素根据下列公式确定:
Figure FDA0003378470300000051
Info(i,j)3为节点i到节点j之间的子通信链路的新增信息素,
Figure FDA0003378470300000052
为节点i到节点j之间的子通信链路在第一通信链路n上的新增信息素,r为所述第一通信链路组合包括的所述第一通信链路的数量。
13.一种电子设备,其特征在于,包括存储器、处理器、总线和通信接口;所述存储器用于存储计算机执行指令,所述处理器与所述存储器通过所述总线连接;当所述电子设备运行时,所述处理器执行所述存储器存储的所述计算机执行指令,以使所述电子设备执行如权利要求1-6任一项所述的链路寻优方法。
14.一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包括计算机执行指令,当所述计算机执行指令在计算机上运行时,使得所述计算机执行如权利要求1-6任一项所述的链路寻优方法。
CN202111424495.7A 2021-11-26 2021-11-26 一种链路寻优方法、装置、电子设备和存储介质 Pending CN116192720A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111424495.7A CN116192720A (zh) 2021-11-26 2021-11-26 一种链路寻优方法、装置、电子设备和存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111424495.7A CN116192720A (zh) 2021-11-26 2021-11-26 一种链路寻优方法、装置、电子设备和存储介质

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN116192720A true CN116192720A (zh) 2023-05-30

Family

ID=86436977

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202111424495.7A Pending CN116192720A (zh) 2021-11-26 2021-11-26 一种链路寻优方法、装置、电子设备和存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN116192720A (zh)

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20090052321A1 (en) * 2007-08-20 2009-02-26 Kamath Krishna Y Taxonomy based multiple ant colony optimization approach for routing in mobile ad hoc networks
CN103781140A (zh) * 2012-10-23 2014-05-07 伍爵博 一种基于蚁群算法的动态频谱路由管理方法
CN107094115A (zh) * 2017-05-19 2017-08-25 重庆邮电大学 一种基于sdn的蚁群优化负载均衡路由算法
CN108418623A (zh) * 2018-03-21 2018-08-17 大连大学 一种基于改进蚁群算法的卫星QoS路由算法
CN108600103A (zh) * 2018-04-18 2018-09-28 江苏物联网研究发展中心 面向多层级网络的多QoS路由约束的蚁群算法
CN108989133A (zh) * 2018-08-27 2018-12-11 山东大学 基于蚁群算法的网络探测优化方法
CN111669328A (zh) * 2020-07-02 2020-09-15 安徽省地震局 基于量子最大最小蚁群算法的QoS路由选择方法
CN112953761A (zh) * 2021-01-26 2021-06-11 中国电子科技集团公司第七研究所 一种面向多跳网络中虚网构建的资源虚实映射方法
EP3869752A1 (en) * 2020-02-24 2021-08-25 Moxa Inc. Device for handling routing paths for streams in a time-sensitive networking network

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20090052321A1 (en) * 2007-08-20 2009-02-26 Kamath Krishna Y Taxonomy based multiple ant colony optimization approach for routing in mobile ad hoc networks
CN103781140A (zh) * 2012-10-23 2014-05-07 伍爵博 一种基于蚁群算法的动态频谱路由管理方法
CN107094115A (zh) * 2017-05-19 2017-08-25 重庆邮电大学 一种基于sdn的蚁群优化负载均衡路由算法
CN108418623A (zh) * 2018-03-21 2018-08-17 大连大学 一种基于改进蚁群算法的卫星QoS路由算法
CN108600103A (zh) * 2018-04-18 2018-09-28 江苏物联网研究发展中心 面向多层级网络的多QoS路由约束的蚁群算法
CN108989133A (zh) * 2018-08-27 2018-12-11 山东大学 基于蚁群算法的网络探测优化方法
EP3869752A1 (en) * 2020-02-24 2021-08-25 Moxa Inc. Device for handling routing paths for streams in a time-sensitive networking network
CN111669328A (zh) * 2020-07-02 2020-09-15 安徽省地震局 基于量子最大最小蚁群算法的QoS路由选择方法
CN112953761A (zh) * 2021-01-26 2021-06-11 中国电子科技集团公司第七研究所 一种面向多跳网络中虚网构建的资源虚实映射方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
YONGJUN SUN; WENXIN DONG; YAHUAN CHEN: "An Improved Routing Algorithm Based on Ant Colony Optimization in Wireless Sensor Networks", IEEE, 23 February 2017 (2017-02-23) *
居晓琴;王富荣;: "基于蚁群优化代理的移动Ad hoc网络资源搜索研究", 西南师范大学学报(自然科学版), no. 11, 20 November 2013 (2013-11-20) *

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10660069B2 (en) Resource allocation device and resource allocation method
EP3528440A1 (en) Path selection method and system, network acceleration node, and network acceleration system
US20010029543A1 (en) Link state routing techniques
CN112738820A (zh) 一种服务功能链的动态部署方法、装置及计算机设备
US8095549B2 (en) Searching for strings in messages
EP3883210B1 (en) Method and apparatus for determining forwarding port in information centeric network
US9565102B2 (en) Method and apparatus for determining energy efficient route
CN112839081A (zh) 一种云集群的负载均衡方法
US20220418041A1 (en) Method for providing an elastic content filtering security service in a mesh network
US8260780B2 (en) Protection of database operations
EP1516475B1 (en) Load balancing in data networks
US11252078B2 (en) Data transmission method and apparatus
KR20120121668A (ko) 네트워크 기반 고성능 유해사이트 차단 시스템 및 방법
CN107113323B (zh) 一种数据存储方法、装置和系统
US11909634B2 (en) ISCSI multipath management system and method, device, and storage medium
US20170012874A1 (en) Software router and methods for looking up routing table and for updating routing entry of the software router
CN116192720A (zh) 一种链路寻优方法、装置、电子设备和存储介质
WO2021073473A1 (zh) 数据包处理方法、装置、通信设备及存储介质
CN111542052B (zh) 一种物联网中基于群体信任度的数据转发方法及装置
CN112783673A (zh) 一种调用链的确定方法、装置、计算机设备及存储介质
CN112748850B (zh) 用于存储管理的方法、设备和计算机程序产品
WO2020199029A1 (zh) 一种数据处理方法及其装置
TWI644536B (zh) User group-based process item management system and method thereof for SDN network
CN107113244B (zh) 一种数据转发的方法、装置和系统
CN117119058B (zh) Ceph分布式存储集群中存储节点优化方法及相关设备

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination