[发明专利]一种寻找最少失效链路使得路由不可达的方法

权利要求书

1.一种寻找最少失效链路使得路由不可达的方法，所述方法应用于网络配置验证系统，其特征在于：所述方法包括：

步骤1、随机生成若干张路由传播图训练集，每张路由传播图指定源节点与目的节点；

步骤2、利用消息传递神经网络构建深度强化学习神经网络；

步骤3、使用随机数据集训练消息传递神经网络，用于生成链路个数最少的链路集合，集合内的链路失效将使得目的节点的路由无法传播到源节点；

步骤4、输入现网网络配置与拓扑，转换成现网路由传播图；

步骤5、利用训练后的深度强化学习神经网络，针对现网路由传播图找出链路个数最少的链路集合，集合内的链路失效将使得目的节点的路由无法传播到源节点。

2.根据权利要求1所述的一种寻找最少失效链路使得路由不可达的方法，其特征在于：所述步骤1具体包括：

每张训练图有若干个点，代表设备的路由进程；有若干个边，代表路由进程间的连接关系；每条边上有路由策略信息，作为边的标签；每张训练图指定源节点与目的节点；每张训练图根据深度优先搜索算法求出最小的切边集合使得路由无法从目的节点传播到源节点。

3.根据权利要求1所述的一种寻找最少失效链路使得路由不可达的方法，其特征在于：所述步骤2包括：

使用消息传递神经网络构建q-eval深度神经网络和q-target深度神经网络两个结构相同的神经网络模型；每个神经网络由边嵌入层、点嵌入层和读出层组成。

4.根据权利要求1所述的一种寻找最少失效链路使得路由不可达的方法，其特征在于：所述步骤3具体包括：

针对每张路由传播训练图，判断图中每条边是否被断开了、每条边上的便签类型以及每条边是否连接着源节点和目的节点，将上述视为状态，作为神经网络的输入；当前可断开的边视为动作空间，作为神经网络的输出；根据上述输入的状态，获得输出的动作，并执行动作，根据逆向强化学习算法中奖励的计算方式计算奖励，并发生状态转移，获得下一个状态，并利用深度优先搜索算法进行不可达的判定，若不可达，则视为找出链路个数最少的链路集合；根据所述当前状态、动作、奖励以及下一个状态组成经验，根据所述经验基于经验回放机制和小批量梯度下降算法对深度强化学习神经网络进行训练，得到训练后的深度强化学习神经网络。

5.据权利要求1所述的一种寻找最少失效链路使得路由不可达的方法，其特征在于：所述步骤5具体包括：

针对每张现网路由传播图，每次将边的信息作为状态，作为神经网络的输入，得到输出，每次切断一条边，并用深度优先方法判断图是否可达，若不可达，则获得链路个数最少的链路集合。