[发明专利]确定配用电多业务差异QoS最优路由的方法及系统有效

专利信息
申请号: 202010002532.4 申请日: 2020-01-02
公开(公告)号: CN111181854B 公开(公告)日: 2021-12-10
发明(设计)人: 杨鸿珍;范超;赵建朋;刘俊毅;娄佳;由奇林;吕玉祥;范明霞;贺家乐;方子璐;杨阳;沈佳辉;秦枫;王甜甜 申请(专利权)人: 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司;安徽继远软件有限公司;国网浙江省电力有限公司;国网信息通信产业集团有限公司;国家电网有限公司
主分类号: H04L12/721 分类号: H04L12/721;H04Q11/00
代理公司: 北京润平知识产权代理有限公司 11283 代理人: 肖冰滨;刘兵
地址: 310026 浙*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 确定 用电 业务 差异 qos 最优 路由 方法 系统
【权利要求书】:

1.一种确定配用电多业务差异QoS最优路由的方法,其特征在于,所述方法包括:

获取路由请求;

获取已有的网络拓扑信息的链路集合中的每条链路的带宽信息;

删除所述链路集合中不满足所述路由请求的带宽约束条件的链路;

设计包含时延参数、丢包率参数、惩罚因子以及路径代价参数的适应度函数;

采用经典路由算法确定在给定所述时延参数、所述丢包率参数以及所述惩罚因子的情况下,所述路径代价参数最小的第一最小路径;

将所述第一最小路径输入群智能优化算法中以更新所述惩罚因子;

采用经典路由算法根据更新后的所述惩罚因子确定所述路径代价参数最小的第二最小路径;

计算所述第一最小路径和所述第二最小路径的路径代价参数的差值;

判断所述差值是否小于或等于预设的阈值;

在判断所述差值小于或等于所述阈值的情况下,输出所述第二最小路径作为最终的最优路由;

在判断所述差值大于所述阈值的情况下,采用所述第二最小路径更新所述第一最小路径,再次将所述第一最小路径输入群智能优化算法中以更新所述惩罚因子并执行所述方法的相应步骤直到判断所述差值小于或等于所述阈值,其中,所述相应步骤包括:

将所述第一最小路径输入群智能优化算法中以更新所述惩罚因子;

采用经典路由算法根据更新后的所述惩罚因子确定所述路径代价参数最小的第二最小路径;

计算所述第一最小路径和所述第二最小路径的路径代价参数的差值;

判断所述差值是否小于或等于预设的阈值;

获取已有的网络拓扑信息的链路集合中的每条链路的带宽信息具体包括:

将所述网络拓扑信息抽象为加权有向图G=(E,V),其中,V为所述网络拓扑信息中的网络节点的集合,E为所述链路集合;

根据公式(1)至公式(3)确定所述约束条件,

delay(P(s,d))≤DL,(1)

bandwidth(P(s,d))≥BW,(2)

packet_loss(P(s,d))≤PL,(3)

其中,P(s,d)为当前的路径,delay(P(s,d))为路径P(s,d)的时延参数,DL为所述路由请求中的所述时延参数的约束值,bandwidth(P(s,d))为路径P(s,d)的带宽参数,BW为所述路由请求中的所述带宽参数的约束值,packet_loss(P(s,d))为路径P(s,d)的所述丢包率参数,PL为所述路由请求中的所述丢包率参数的约束值;

采用经典路由算法确定在给定所述时延参数、所述丢包率参数以及所述惩罚因子的情况下,所述路径代价参数最小的第一最小路径具体包括:

根据公式(4)确定所述第一最小路径,

minp(s,d)cost(P(s,d))+λdlZdlplZpl,(4)

其中,λdl、λpl为惩罚因子,P(s,t)为当前的路径,cost(P(s,d))为当前的路径的路径代价参数,Zdl=delay(P(s,d))-DL,delay(P(s,d))为当前的路径P(s,d)的时延参数,DL为所述路由请求的所述时延参数的约束值,Zpl=packet_loss(P(s,d))-PL,packet_loss(P(s,d))为当前的路径P(s,d)的丢包率参数,PL为所述路由请求的所述丢包率参数的约束值;

将所述第一最小路径输入群智能优化算法中以更新所述惩罚因子具体包括:

根据公式(5)更新所述惩罚因子,

其中,λdl、λpl为惩罚因子,P(s,d)*为所述第一最小路径,cost(P(s,d)*)为第一最小路径P(s,d)*的路径代价参数,Zdl*=delay(P(s,d)*)-DL,delay(P(s,d)*)为第一最小路径P(s,d)*的所述时延参数,DL为所述路由请求的所述时延参数的约束值,Zpl*=packet-loss(P(s,d)*)-PL,packet_loss(P(s,d)*)为第一最小路径P(s,d)*的所述丢包率参数,PL为所述路由请求的所述丢包率参数的约束值;

将所述第一最小路径输入群智能优化算法中以更新所述惩罚因子具体包括:

初始化所述群智能优化算法中的每个代理,以随机的方式计算出每个代理的初始的位置向量和初始的速度向量;

根据公式(6)计算每个所述代理的适应度函数,

Fitness(λdl,λpl)=cost(P(s,d)*)+λdlZdl*plZpl*,(6)

其中,Fitness(λdl,λpl)为适应度函数,P(s,d)*为所述第一最小路径,cost(P(s,d)*)为第一最小路径P(s,d)*的路径代价参数,λdl、λpl为惩罚因子,Zdl*=delay(P(s,d)*)-DL,delay(P(s,d)*)为第一最小路径P(s,d)*的时延参数,DL为路由请求的时延参数的约束值,Zpl*=packet_loss(P(s,d)*)-PL,packet_loss(P(s,d)*)为第一最小路径P(s,d)*的丢包率参数,PL为路由请求的丢包率参数的约束值;

确定每个所述代理在搜索过程中得到适应度函数最大的第一最优解;

从所述第一最优解中确定所述适应度函数最大的第二最优解;

根据公式(7)和公式(8)更新所述惩罚因子,

其中,为第k次迭代时的第m个所述代理的速度,为第k次迭代时的第m个所述代理的位置,为第k-1次迭代时的第m个所述代理的速度,为第k-1次迭代时的第m个所述代理的位置,w为速度的非惯性系数,c1为第一最优解的加权系数,c2为第二最优解的加权系数,pbestmd为所述第一最优解,gbestmd为所述第二最优解,r1、r2为服从预设的概率分布的随机变量,d为所述代理的维度;

所述路径代价参数采用公式(9)来计算,

cost(P(s,d))=∑(i,j)∈P(s,d)cost(i,j)+∑n∈P(s,d)cost(n),(9)

其中,cost(P(s,d))为路径P(s,d)的路径代价参数,cost(i,j)为链路(i,j)的代价参数,cost(n)为节点n的代价参数。

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