[发明专利]一种基于混合群智能的多域光网络组播路由恢复方法

说明书

本发明公开了一种基于混合群智能的多域光网络组播路由恢复方法，当多域光网络组播路由的源节点与目的节点之间的路径发生故障时，采用以下步骤获得恢复路径：首先判断发生故障的路径的位置，若路径为域内路径，利用人工鱼群算法在域内进行路径搜索，在路径搜索中，采用非合作博弈的方法确定节点处人工鱼的下一步前进方向；获得域内恢复路径和域内最优节点；若路径为域间路径，融合人工鱼模型和博弈论方法获得每个域域内恢复路径和域内最优节点，将所有的域内最优节点上传至一个虚拟的优化层中，再对该优化层中的节点进行路径搜索；最终得到域间恢复路径。本发明运用群智能方法，区分了域间和域内故障不同情况，得到的光网络结构更优化，整体光网络对于故障的感知性更强，提高了网络的生存性。

技术领域

本发明属于组播路由恢复技术领域，涉及一种基于混合群智能的多域光网络组播路由恢复方法。

背景技术

随着光网络向着高速、透明的方向不断发展，光网络规模的不断增大，具有多层、多域特征的智能光网络开始被广泛使用，其生存性越来越引起重视。由于攻击在透明光网络中具有扩散传播的特性，光网络受到的攻击会沿着光路的传输不断加深和积累，使得光信号的质量急剧下降，造成光网络中信号误码率的升高和故障的发生。光网络的生存性机制可以分为保护和恢复，其中恢复机制是在发生故障后利用路由搜索，快速建立起新的恢复路径，达到光网络畅通的目的，恢复机制相较于保护机制，不需要网络预留冗余的资源，对于保证分支网络的生存性具有重要的意义。

目前，国内外学者对于光网络的恢复研究主要集中于单域智能光网络和多域智能光网络的单播路由中，这些方法不能直接运用于基于分布式PCE的多域光网络中。公开号为CN110086710A的专利公开了一种基n人非合作博弈的多域光网络组播路由恢复方法，运用基于n人非合作博弈，该方法中只考虑了每个节点自身对路由的选择，忽略了网络的整体恢复性能。

发明内容

为解决现有技术中存在的不足，本发明提供了一种基于混合群智能的多域光网络组播路由恢复方法，解决现有的恢复方法存在的恢复时间较长、故障感知性弱的问题。

为了解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案予以实现：

一种基于混合群智能的多域光网络组播路由恢复方法，其特征在于，当多域光网络组播路由的源节点与目的节点之间的路径发生故障时，采用以下步骤获得恢复路径：

步骤1，判断发生故障的路径的位置，若路径为域内路径，执行步骤2；若路径为域间路径，执行步骤3；

步骤2，利用人工鱼群算法计算当前节点的人工鱼的毒素浓度值，采用非合作博弈的方法确定当前节点的人工鱼下一步选择的行为，执行人工鱼选择的行为，得到新节点；所述的当前节点为源节点或新节点；

重复步骤2的上述过程，直至到达目的节点；比较各节点的毒素浓度值，将毒素浓度值最小的节点作为最优节点，各节点连接形成的路径形成域内恢复路径；

步骤3，利用步骤2的方法获得每个域的域内恢复路径和域内最优节点，所有的域内最优节点形成最优节点集，再对最优节点集中的节点进行路径搜索，最终得到域间恢复路径。

优选的，所述的步骤2具体包括以下步骤：

步骤2.1，在源节点处放置人工鱼，形成初始鱼群，初始化初始鱼群；

步骤2.2，计算初始鱼群各人工鱼当前节点的毒素浓度值；比较毒素浓度值大小，将最小值浓度值和最小值浓度值的人工鱼的状态赋值给公告板；

步骤2.3，利用公式(1)计算当前节点或步骤2.5更新后节点每条人工鱼的效用函数U，选择效用函数U_i值较小的行为作为该条人工鱼所对应的下一步行为；

U＝{U₁,U₂,…U_i,…,U_n}(1)