[发明专利]基于蚁群算法的深空光网络路由方法

摘要

本发明一种基于蚁群算法的深空光网络路由方法，属于通信网络技术领域；该方法首先初始化网络，随机设定深空光网络中一个路由器为源路由器，另一个路由器为目的路由器，根据设定的源路由器和目的路由器，设置深空光网络中的网络约束条件，然后根据网络约束条件，保留满足条件的路径和路由器，最后利用蚁群算法获取深空光网络的最优路径，本发明中的深空光网络路由方法充分利用单向路径资源，提高了网络资源的利用率，同时考虑节点路由器的剩余电量，控制路由器能耗速度，提高了网络的生存时间，此外，本发明保留路径信息素，加快了算法的收敛速度，计算更加方便。

主权项

一种基于蚁群算法的深空光网络路由方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1、初始化网络，随机设定深空光网络中一个路由器为源路由器，另一个路由器为目的路由器，根据设定的源路由器和目的路由器，设置深空光网络中的网络约束条件；所述的约束条件包括：带宽约束：源路由器到目的路由器任一路径的带宽大于等于设定值；延时约束：源路由器到目的路由器任一路径的时延小于等于设定值；延时抖动约束：源路由器到目的路由器任一路径的时延抖动小于等于设定值；丢包率约束：每个路由器传输数据的丢包率小于等于设定值；路由器剩余电量约束：在当前路由器的下一跳可选路由器集中，选择剩余电量最大的路由器为下一跳路由器；步骤2、在深空光网络中，根据网络约束条件，保留满足条件的路径和路由器；步骤3、根据蚁群算法获取深空光网络的最优路径；步骤3.1、设定信息素增量为0，当前循环迭代次数为0，设定蚁群规模数和最大循环迭代次数；步骤3.2、在源路由器中构建设定规模数的前向蚂蚁，获得每只前向蚂蚁由当前路由器到达下一跳可选路由器集中每一条路径的转移概率，并选择转移概率最大的路径作为前向蚂蚁的移动路径；步骤3.3、当前向蚂蚁到达下一跳路由器时，更新该路径上的信息素和转移概率，并判断从源路由器到当前路由器是否存在多条路径，若是，则保留所有路径中延时最小的路径作为当前最优路径，并继续寻找下一跳路由器，直到到达目的路由器，否则，直接寻找当前路由器的下一跳路由器，直到到达目的路由器；步骤3.4、在目的路由器中构建与前向蚂蚁相同规模数的后向蚂蚁，获得每只后向蚂蚁由当前路由器到达下一跳可选路由器集中每一条路径的转移概率，并选择转移概率最大的路径作为后向蚂蚁的移动路径；步骤3.5、当后向蚂蚁到达下一跳路由器时，更新该路径上的信息素和转移概率，并判断深空光网络中是否存在单向路径，根据判断结果选择移动路径，直到返回源路由器；步骤3.6、判断循环迭代次数是否达到设定的最大循环迭代次数，若是，则执行步骤3.7，否则，返回执行步骤3.2；步骤3.7、判断每一次迭代中最终目的路由器是否都找到，若是，则保存源路由器到达目的路由器的路径上的信息素，并且其他路径信息素清零，执行步骤3.8；否则，返回执行步骤3.1，更换其他路由器作为源路由器，直到每次循环迭代中，均找到目的路由器；步骤3.8、当时延值保持不变时，则当前所寻找到的时延最小的路径为最终最优路径。