[发明专利]一种路由路径确定方法及装置

权利要求书

1.一种路由路径确定方法，其特征在于，所述方法包括：

确定当前网络中每个路由器当前的运行信息和网络拓扑结构的降维后的邻接矩阵，其中，所述运行信息包括分组的到达情况和队列利用率；

基于训练好的神经网络，根据所述当前的运行信息中分组的到达情况和队列利用率，及所述降维后的邻接矩阵，预测预设时间段每个路由器的队列利用率；

基于所述预测得到的每个路由器的队列利用率和所述当前的运行信息中的队列利用率，确定作为路由下一跳的目标路由器；

所述基于所述预测得到的每个路由器的队列利用率和所述当前的运行信息中的队列利用率，确定作为路由下一跳的目标路由器，包括：

分别对每个路由器当前的队列利用率、预测得到的队列利用率，与其邻近路由器当前的队列利用率、预测得到的队列利用率进行整合，确定每个路由器当前的整合队列利用率和预测得到的整合队列利用率；

基于所述当前的整合队列利用率和所述预测得到的整合队列利用率，确定每个路由器的负载等级，并确定满足到达目的路由器的跳数小于或等于当前路由器到达目的路由器的跳数，且当前的整合队列利用率及预测得到的整合队列利用率小于1的路由器集合；

基于所述负载等级和所述路由器集合，确定作为路由下一跳的目标路由器。

2.根据权利要求1所述的路由路径确定方法，其特征在于，所述确定当前网络中每个路由器当前的运行信息和网络拓扑结构的降维后的邻接矩阵，包括：

获取当前网络中每个路由器当前的运行信息和网络拓扑结构；

基于所述网络拓扑结构确定所述网络拓扑结构的邻接矩阵；

基于所述网络拓扑结构的邻接矩阵和主成分分析法，确定所述降维后的邻接矩阵。

3.根据权利要求1所述的路由路径确定方法，其特征在于，所述方法还包括训练神经网络的步骤：

获取当前网络中每个路由器历史的运行信息和所述降维后的邻接矩阵；

基于所述历史的运行信息和所述降维后的邻接矩阵确定所述神经网络的训练集，并对所述神经网络的参数进行初始化设置，其中，所述神经网络的参数包括权重和偏差；

基于Adam算法对所述神经网络的参数进行调整，确定所述训练好的神经网络。

4.一种路由路径确定装置，其特征在于，所述路由路径确定装置包括：

第一确定模块，用于确定当前网络中每个路由器当前的运行信息和网络拓扑结构的降维后的邻接矩阵，其中，所述运行信息包括分组的到达情况和队列利用率；

预测模块具体用于：

基于训练好的神经网络，根据所述当前的运行信息中分组的到达情况和队列利用率，及所述降维后的邻接矩阵，预测预设时间段每个路由器的队列利用率；

第二确定模块，用于基于所述预测得到的每个路由器的队列利用率和所述当前的运行信息中的队列利用率，确定作为路由下一跳的目标路由器；

所述第二确定模块包括：

整合单元，用于分别对每个路由器当前的队列利用率、预测得到的队列利用率，与其邻近路由器当前的队列利用率、预测得到的队列利用率进行整合，确定每个路由器当前的整合队列利用率和预测得到的整合队列利用率；

第三确定单元，用于基于所述当前的整合队列利用率和所述预测得到的整合队列利用率，确定每个路由器的负载等级，并确定满足到达目的路由器的跳数小于或等于当前路由器到达目的路由器的跳数，且当前的整合队列利用率及预测得到的整合队列利用率小于1的路由器集合；

第四确定单元，用于基于所述负载等级和所述路由器集合，确定作为路由下一跳的目标路由器。

5.根据权利要求4所述的路由路径确定装置，其特征在于，所述第一确定模块，包括：

第一获取单元，用于获取当前网络中每个路由器当前的运行信息和网络拓扑结构；

第一确定单元，用于基于所述网络拓扑结构确定所述网络拓扑结构的邻接矩阵；

第二确定单元，用于基于所述网络拓扑结构的邻接矩阵和主成分分析法，确定所述降维后的邻接矩阵。

6.根据权利要求4所述的路由路径确定装置，其特征在于，所述路由路径确定装置还包括训练模块，所述训练模块包括：

第二获取单元，用于获取当前网络中每个路由器历史的运行信息和所述降维后的邻接矩阵；

参数初始化单元，用于基于所述历史的运行信息和所述降维后的邻接矩阵确定所述神经网络的训练集，并对所述神经网络的参数进行初始化设置，其中，所述神经网络的参数包括权重和偏差；

参数调整单元，用于基于Adam算法对所述神经网络的参数进行调整，确定所述训练好的神经网络。