[发明专利]一种计算机网络数据自适应分发方法

权利要求书

1.一种计算机网络数据自适应分发方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1、采用最小网络负载路由算法MWR感知计算机网络状态，推测计算机网络当前状态及历史状态；

步骤S2、通过自适应流量预测算法，依据计算机网络当前状态及历史状态预测数据消息路由的流量负载及路径长度；

步骤S3、采用调整数据消息路由的流量阈值自适应的选择一条联合负载最小的路由路径，适应网络状态变化。

2.根据权利要求1所述的一种计算机网络数据自适应分发方法，其特征在于，在步骤S1中，所述最小网络负载路由算法MWR根据网络传输节点采集当前网络流量信息和历史流量记录，采用MMSE模型对与节点连接的链路上的流量状态进行预测，所述最小网络负载路由算法MWR路由的选择过程为：

步骤S101、对网络传输节点进行分组并记录起始时刻t＝0，利用源节点向TPS发送请求消息REQ(SA,DA,K_i)，其中SA表示源节点的地址，DA表示目的节点的地址；K_i表示要传输的数据分组对流量的阈值要求，选择流量低于阈值的链路作为备选的路由路径；

步骤S102、TPS接收所有节点采集的网络流量信息，根据接收到的REQ为请求节点计算可能的路由，采用MMSE的流量预测模型预测可能路径上的链路的流量状态；

步骤S103、根据路径上链路的流量状态选择流量负载低于阈值的链路作为备选路径。

3.根据权利要求2所述的一种计算机网络数据自适应分发方法，其特征在于，在步骤S102中，所述基于MMSE的流量预测模型从流量监测传感器获取当前流量状态信息，由TPS汇聚消息，构建全局网络的流量状态信息，从全局信息中分析网络特征，具体的实现步骤为：

将流量监测传感器输出的消息数据作为MMSE的流量预测模型输入，以MMSE的流量预测模型输入为当前的流量状态信息和历史观测值；

设置MMSE预测模型的状态预测时间，循环输出上一链路延迟后的预测流量信息，其表达式为：

其中，t_i为一个时间片的传输延迟时间，t_i(Q)是传输分组的排队延迟，t_i(H)是由节点负载产生的延迟，F是传输数据分组的大小，b_i是第i条链路的带宽。

4.根据权利要求3所述的一种计算机网络数据自适应分发方法，其特征在于，在步骤S2中，依据所述预测流量信息d_n通过自适应流量预测算法联合负载计算路径，所述自适应流量预测算法综合流量负载和长度负载两个性能指标，将流量负载和长度负载进行归一化处理，其表达式为：

其中，T_n表示第n条S-D路径上的所有链路的流量负载，L_n表示第n条S-D路径上的长度负载，k表示S-D路径上满足阈值条件的路由数量；

根据流量负载和长度负载计算第n条S-D路径上的联合负载U_n，其表达式为：

α+β＝1

其中，α是流量负载所占的权重值，β是长度负载所占的权重值。

5.根据权利要求4所述的一种计算机网络数据自适应分发方法，其特征在于，依据所述联合负载U_n在所述流量预测模型架构下，根据网络状态信息自适应的改变流量负载作为流量阈值，所述路由发现过程：

步骤S301、在数据分组传输开始，由源节点向CP发送请求消息(N_s,N_d)，N_s表示源节点地址，N_d表示目的节点地址，利用CP使用距离向量路由算法计算出之间可能的路由和邻接节点矩阵，获取包含所有路由的n阶方阵；

步骤S302、从传输起始时刻开始，采集可能路由路径上所有链路的流量状态信息，使用流量预测模型预测整个传输周期的每条链路的流量；

步骤S303、记录若干条满足条件的路径，然后将消息发送给节点更新其邻居表，循环计算流量阈值，并重新选择路径。