[发明专利]基于改进麻雀算法的通信网拓扑优化方法及系统

权利要求书

1.一种通信网络拓扑优化方法，其特征在于，包括：

获取初始通信网络结构对应的参数组，所述参数组包括初始通信网络结构的网络节点数、链路数及自然连通度；

构建通信网络拓扑结构对应的优化模型，以网络拓扑结构的自然连通度作为评价网络可靠性指标对通信网络拓扑结构进行优化；

基于初始通信网络的拓扑结构、拓扑结构对应的邻接矩阵的度分布及麻雀算法，确定麻雀算法中麻雀个体初始位置，并确定每个麻雀个体对应的初始适应度值，麻雀每个个体的位置表示一个通信网络的拓扑结构；

根据麻雀个体初始位置、每个个体对应的初始适应度值及预设迭代规则进行迭代更新，获得目标最优的麻雀位置；

根据所述目标最优的麻雀位置确定目标通信网络的拓扑结构；

其中，所述根据麻雀个体初始位置、每个个体对应的初始适应度值及预设迭代规则进行迭代更新，获得目标最优的麻雀位置，具体包括：

针对第t次迭代，基于麻雀种群第t代的最优位置，各个个体的第t代的当前位置，各个个体的历史最优位置及各个个体对应的预设位置更新规则，确定各个个体在第t+1代的第一预测位置，并确定各个个体在第t+1代对应的第一适应度值，其中t＝1，2，...T；T为预设最大迭代次数；第1次迭代时，麻雀各个个体的第1代历史最优位置为各个个体的初始位置；

采用预设高斯变异搜索方式对各个个体在第t+1代的第一预测位置进行更新，获得各个个体在第t+1代的第二预测位置，并对各个个体在第t+1代对应的第一适应度值进行更新，获得各个个体在第t+1代对应的第二适应度值；

基于各个个体在第t+1代对应的第二适应度值判断是否过早收敛；

若过早收敛，则采用基于Singer混沌映射的搜索方式对各个个体在第t+1代的第二预测位置进行更新，获得各个个体在第t+1代的第三预测位置；

若当前迭代次数t达到预设最大迭代次数，则种群所有个体在第t代的种群历史最优位置即为算法的最终求解结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，针对第t次迭代，基于麻雀种群第t代的最优位置，各个个体的第t代的当前位置，各个个体的历史最优位置及各个个体对应的预设位置更新规则，确定各个个体在第t+1代的第一预测位置，并确定各个个体在第t+1代对应的第一适应度值，具体包括：

针对第t次迭代：

在麻雀种群中，基于预设比例将适应度函数值较大的麻雀个体确定为发现者，剩余的麻雀个体确定为跟随者，并随机选取一定比例的麻雀个体为警戒者；

作为非警戒者的发现者麻雀个体采用发现者位置更新规则确定第t+1代的第一预测位置及第一适应度值；

作为非警戒者的跟随者麻雀个体采用跟随者位置更新规则确定第t+1代的第一预测位置及第一适应度值；

作为警戒者的麻雀个体采用警戒者位置更新规则确定第t+1代的第一预测位置及第一适应度值。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在针对第t次迭代，基于麻雀各个个体的第t代历史最优位置及各个个体对应的预设位置更新规则，确定各个个体在第t+1代的第一预测位置，并确定各个个体在第t+1代对应的第一适应度值之后，所述方法还包括：

基于各个个体的第t+1代的第一适应度值确定各个个体的第t+1代第一历史最优位置及第t+1代第一群体历史最优位置；

相应地，所述采用预设高斯变异搜索方式对各个个体在第t+1代的第一预测位置进行更新，获得各个个体在第t+1代的第二预测位置，包括：

根据当前迭代次数t及预设最大迭代次数T，确定第t代的第一自适应权重系数；

根据第t代的第一自适应权重系数及各个个体的第t+1代第一历史最优位置，获得各个个体在第t+1代的第二预测位置。