一种网络服务器部署方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种网络服务器部署方法及系统，首先获取链路信息表、用户需求表以及迭代次数，生成包括多个个体的初始筛选集合，并计算个体的适应度值，选择适应度值小于预设阈值的个体到归档集合；然后多次从归档集合中选择两个个体，将适应度值较小的个体复制到子代集合直至子代集合的个体数等于归档集合的个体数，得到第一代子代集合；再判断子代集合的代数是否小于迭代次数；若是，则将子代集合中的个体加入到初始筛选集合，更新初始筛选集合；若否，则选择第一代子代集合中适应度值最小个体所对应的用户需求流网络模型为最优解。可见，采用本发明专利技术的方法或者系统能使用更少的网络服务器满足更多的用户需求。

A network server deployment method and system

The invention discloses a network server deployment method and system, the first link information table, user table and the number of iterations generated, including a plurality of individual initial screening set, and calculate the individual's fitness, selection of the fitness value is less than a preset threshold value of the individual to the archive set; then several times from two individual selection the collection will be filed, the fitness value of smaller individual copied to the individual number of offspring set until the offspring is equal to the number of individuals set archive set, get the first offspring set; then judge offspring set algebra is less than the number of iterations; if so, the offspring in the collection of individual into the initial screening set and update the initial screening set; if not, select the first offspring set fitness value corresponding to the minimum individual user demand flow network model is the optimal solution. It can be seen that the method or system using the present invention can use fewer network servers to meet more user needs.

【技术实现步骤摘要】
一种网络服务器部署方法及系统
本专利技术涉及网络布局规划领域，特别是涉及一种网络服务器部署方法及系统。
技术介绍
20世纪末期，计算机技术出现并开始迅猛发展，极大的改变了人们的生活习惯，为人们的日常生活带来了各种便利。新型的计算机网络技术为人们提供各种方面的资源，极大的方便了人与人之间的交流与沟通，更是促进了全国乃至全世界的资源的共享。不过计算机网络技术在飞速发展的同时也面临着许许多多的问题，涉及到技术层面、文化层面、法律层面等各个领域。其中，计算机网络覆盖问题是技术层面的一个重要问题。计算机网络技术加快了信息与资源的流通，加快和方便人们在生产生活上的交流与沟通，但这一切都是在计算机网络覆盖范围内才得以实现的，所以计算机网络覆盖问题是极为关键也是最为基础的问题。在实际生活中，计算机网络覆盖问题可以分为硬件基础问题以及网络布局规划问题，如何既能满足更多的用户需求，又能使用更少的网络服务器是网络布局规划问题中的一项重要问题。目前，网络服务器部署问题解决方法是将网络服务器部署问题建模成为一个有着多个约束条件的求解最小花费的单目标优化问题，但是用单目标优化算法求解网络服务器部署问题时，易存在陷入局部最优而无法得到全局最优解的风险，导致无法满足更多的用户需求或无法使用更少的网络服务器。因此，如何能使用更少的网络服务器满足更多的用户需求，是网络布局规划领域急需解决的技术问题。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种网络服务器部署方法及系统，能够使用更少的网络服务器满足更多的用户需求。为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：一种网络服务器部署方法，所述网络服务器部署方法包括：步骤101：获取链路信息表、用户需求表以及迭代次数；步骤102：根据所述链路信息表和所述用户需求表，确定多个用户需求流网络模型；步骤103：根据多个所述用户需求流网络模型，生成初始筛选集合；所述初始筛选集合包括多个个体；每个所述个体表示一个所述用户需求流网络模型；每个所述个体包括网络服务器部署的网络节点、所述用户需求流网络模型的最小费用以及所述用户需求流网络模型的未满足用户数量；步骤104：计算每个所述个体的适应度值；步骤105：选择所述适应度值小于预设阈值的所述个体归档至归档集合，生成归档集合；步骤106：多次从所述归档集合中选择两个所述个体，将适应度值较小的所述个体复制放入子代集合，直至所述子代集合的个体数等于所述归档集合的个体数，停止选择，得到子代集合；步骤107：对所述子代集合中的个体中的网络服务器部署的网络节点进行交叉变异操作，生成第一代子代集合，并记录所述子代集合的代数；步骤108：判断所述代数是否小于所述迭代次数，得到第一判断结果；步骤109：若所述第一判断结果表示所述代数小于所述迭代次数，则将所述第一代子代集合中的个体加入到所述初始筛选集合，更新初始筛选集合，执行步骤104；步骤110：若所述第一判断结果表示所述代数不小于所述迭代次数，则计算所述第一代子代集合中的每个个体的适应度值，选择适应度值最小的个体对应的所述用户需求流网络模型确定为最优解。可选的，所述根据所述链路信息表和所述用户需求表，确定多个用户需求流网络模型，具体包括：根据所述链路信息表和所述用户需求表，建立有向权图；以设定长度的二进制编码，在所述有向权图中标出部署网络服务器的网络节点，生成多个带有网络服务器的有向权图；在每个所述带有网络服务器的有向权图，新建一个出度无限、入度为0的源点，得到第一流网络模型；所述源点连接每一个部署网络服务器的网络节点；在所述第一流网络模型中，新建一个出度为0、入度无限的汇点，确定所述用户需求流网络模型；所述汇点连接每一个与用户相连的网络节点。可选的，所述根据多个所述用户需求流网络模型，生成初始筛选集合，具体包括：根据以下公式计算所述用户需求流网络模型的最小费用：minZ1＝|I|×PRI+minCostI(1)；其中，公式(1)中的Z1表示费用；|I|表示网络服务器的个数；PRI是一个网络服务器的搭建费用；minCostI表示最大限度满足用户节点带宽消耗需求下的最小链路租赁花费；根据以下公式计算所述用户需求流网络模型的未满足用户数量minZ2＝∑xk,xk∈{0,1}(2)；公式(2)中Z2表示未满足的用户数；xk表示第k个用户节点的带宽消耗需求是否满足，其中xk为1表示用户节点的带宽消耗需求未满足，xk为0表示用户节点的带宽消耗需求满足；根据所述用户需求流网络模型的最小费用、所述用户需求流网络模型的未满足用户数量以及网络服务器部署的网络节点，生成初始筛选集合；所述初始筛选集合包括多个个体；每个所述个体表示一个用户需求流网络模型；每个所述个体包括网络服务器部署的网络节点、所述用户需求流网络模型的最小费用以及所述用户需求流网络模型的未满足用户数量。可选的，所述计算每个所述个体的适应度值，具体包括：根据以下公式计算每个所述个体的适应度值：F(i)＝R(i)+D(i)(3)；公式(3)中的F(i)表示个体的适应度值；i表示个体；R(i)表示适应度值小于个体i的个体所支配的个体的数量总和；所述支配的个体表示两个所述个体的适应度值进行比较，适应度值大的个体为支配的个体；D(i)表示个体i在初始筛选集合中与其他个体间的离散程度。可选的，所述选择所述适应度值小于预设阈值的所述个体归档至归档集合，生成归档集合，具体包括：获取归档集合存储约定值；选择所述适应度值小于预设阈值的所述个体归档至归档集合，得到所述归档集合存储的个体个数；判断所述归档集合存储的个体个数是否小于所述归档集合存储约定值，得到第二判断结果；若所述第二判断结果表示所述归档集合存储的个体个数小于所述归档集合存储约定值，则将所述初始筛选集合中剩余的个体按照适应度值从小到大排列，并将排列在前的所述个体归档至所述归档集合，直至所述归档集合存储的个体个数等于所述归档集合存储约定值，生成归档集合；若所述第二判断结果表示所述归档集合存储的个体个数不小于所述归档集合存储约定值，则将所述归档集合中的个体按照适应度值从小到大排列，并将排列在后的所述个体归档至所述初始筛选集合，直至所述归档集合存储的个体个数等于所述归档集合存储约定值，生成归档集合。本专利技术还提供了一种网络服务器部署系统，所述网络服务器部署系统包括：获取模块，用于获取链路信息表、用户需求表以及迭代次数；用户需求流网络模型确定模块，用于根据所述链路信息表和所述用户需求表，确定多个用户需求流网络模型；初始筛选集合生成模块，用于根据多个所述用户需求流网络模型，生成初始筛选集合；所述初始筛选集合包括多个个体；每个所述个体表示一个所述用户需求流网络模型；每个所述个体包括网络服务器部署的网络节点、所述用户需求流网络模型的最小费用以及所述用户需求流网络模型的未满足用户数量；适应度值计算模块，用于计算每个所述个体的适应度值；归档集合生成模块，用于选择所述适应度值小于预设阈值的所述个体归档至归档集合，生成归档集合；子代集合得到模块，用于多次从所述归档集合中选择两个所述个体，将适应度值较小的所述个体复制放入子代集合，直至所述子代集合的个体数等于所述归档集合的个体数，停止选择，得到子代集合；第一代子代集合生成模块，用于对所述子代集合中的个体中的网络服务器部署的网络本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种网络服务器部署方法，其特征在于，所述网络服务器部署方法包括：步骤101：获取链路信息表、用户需求表以及迭代次数；步骤102：根据所述链路信息表和所述用户需求表，确定多个用户需求流网络模型；步骤103：根据多个所述用户需求流网络模型，生成初始筛选集合；所述初始筛选集合包括多个个体；每个所述个体表示一个所述用户需求流网络模型；每个所述个体包括网络服务器部署的网络节点、所述用户需求流网络模型的最小费用以及所述用户需求流网络模型的未满足用户数量；步骤104：计算每个所述个体的适应度值；步骤105：选择所述适应度值小于预设阈值的所述个体归档至归档集合，生成归档集合；步骤106：多次从所述归档集合中选择两个所述个体，将适应度值较小的所述个体复制放入子代集合，直至所述子代集合的个体数等于所述归档集合的个体数，停止选择，得到子代集合；步骤107：对所述子代集合中的个体中的网络服务器部署的网络节点进行交叉变异操作，生成第一代子代集合，并记录所述子代集合的代数；步骤108：判断所述代数是否小于所述迭代次数，得到第一判断结果；步骤109：若所述第一判断结果表示所述代数小于所述迭代次数，则将所述第一代子代集合中的个体加入到所述初始筛选集合，更新初始筛选集合，执行步骤104；步骤110：若所述第一判断结果表示所述代数不小于所述迭代次数，则计算所述第一代子代集合中的每个个体的适应度值，选择适应度值最小的个体对应的所述用户需求流网络模型确定为最优解。...

【技术特征摘要】
1.一种网络服务器部署方法，其特征在于，所述网络服务器部署方法包括：步骤101：获取链路信息表、用户需求表以及迭代次数；步骤102：根据所述链路信息表和所述用户需求表，确定多个用户需求流网络模型；步骤103：根据多个所述用户需求流网络模型，生成初始筛选集合；所述初始筛选集合包括多个个体；每个所述个体表示一个所述用户需求流网络模型；每个所述个体包括网络服务器部署的网络节点、所述用户需求流网络模型的最小费用以及所述用户需求流网络模型的未满足用户数量；步骤104：计算每个所述个体的适应度值；步骤105：选择所述适应度值小于预设阈值的所述个体归档至归档集合，生成归档集合；步骤106：多次从所述归档集合中选择两个所述个体，将适应度值较小的所述个体复制放入子代集合，直至所述子代集合的个体数等于所述归档集合的个体数，停止选择，得到子代集合；步骤107：对所述子代集合中的个体中的网络服务器部署的网络节点进行交叉变异操作，生成第一代子代集合，并记录所述子代集合的代数；步骤108：判断所述代数是否小于所述迭代次数，得到第一判断结果；步骤109：若所述第一判断结果表示所述代数小于所述迭代次数，则将所述第一代子代集合中的个体加入到所述初始筛选集合，更新初始筛选集合，执行步骤104；步骤110：若所述第一判断结果表示所述代数不小于所述迭代次数，则计算所述第一代子代集合中的每个个体的适应度值，选择适应度值最小的个体对应的所述用户需求流网络模型确定为最优解。2.根据权利要求1所述的网络服务器部署方法，其特征在于，所述根据所述链路信息表和所述用户需求表，确定多个用户需求流网络模型，具体包括：根据所述链路信息表和所述用户需求表，建立有向权图；以设定长度的二进制编码，在所述有向权图中标出部署网络服务器的网络节点，生成多个带有网络服务器的有向权图；在每个所述带有网络服务器的有向权图，新建一个出度无限、入度为0的源点，得到第一流网络模型；所述源点连接每一个部署网络服务器的网络节点；在所述第一流网络模型中，新建一个出度为0、入度无限的汇点，确定所述用户需求流网络模型；所述汇点连接每一个与用户相连的网络节点。3.根据权利要求2所述的网络服务器部署方法，其特征在于，所述根据多个所述用户需求流网络模型，生成初始筛选集合，具体包括：根据以下公式计算所述用户需求流网络模型的最小费用：minZ1＝|I|×PRI+minCostI(1)；其中，公式(1)中的Z1表示费用；|I|表示网络服务器的个数；PRI是一个网络服务器的搭建费用；minCostI表示最大限度满足用户节点带宽消耗需求下的最小链路租赁花费；根据以下公式计算所述用户需求流网络模型的未满足用户数量minZ2＝∑xk,xk∈{0,1}(2)；公式(2)中Z2表示未满足的用户数；xk表示第k个用户节点的带宽消耗需求是否满足，其中xk为1表示用户节点的带宽消耗需求未满足，xk为0表示用户节点的带宽消耗需求满足；根据所述用户需求流网络模型的最小费用、所述用户需求流网络模型的未满足用户数量以及网络服务器部署的网络节点，生成初始筛选集合；所述初始筛选集合包括多个个体；每个所述个体表示一个用户需求流网络模型；每个所述个体包括网络服务器部署的网络节点、所述用户需求流网络模型的最小费用以及所述用户需求流网络模型的未满足用户数量。4.根据权利要求1所述的网络服务器部署方法，其特征在于，所述计算每个所述个体的适应度值，具体包括：根据以下公式计算每个所述个体的适应度值：F(i)＝R(i)+D(i)(3)；公式(3)中的F(i)表示个体的适应度值；i表示个体；R(i)表示适应度值小于个体i的个体所支配的个体的数量总和；所述支配的个体表示两个所述个体的适应度值进行比较，适应度值大的个体为支配的个体；D(i)表示个体i在初始筛选集合中与其他个体间的离散程度。5.根据权利要求1所述的网络服务器部署方法，其特征在于，所述选择所述适应度值小于预设阈值的所述个体归档至归档集合，生成归档集合，具体包括：获取归档集合存储约定值；选择所述适应度值小于预设阈值的所述个体归档至归档集合，得到所述归档集合存储的个体个数；判断所述归档集合存储的个体个数是否小于所述归档集合存储约定值，得到第二判断结果；若所述第二判断结果表示所述归档集合存储的个体个数小于所述归档集合存储约定值，则将所述初始筛选集合中剩余的个体按照适应度值从小到大排列，并将排列在前的所述个体归档至所述归档集合，直至所述归档集合存储的个体个数等于所述归档集合存储约定值，生成归档集合；若所述第二判断结果表示所述归档集合存储的个体个数不小于所述归档集合存储约定值，则将所述归档集合中的个体按照适应度值从小到大排列，并将排列在后的所述个体归档至所述初始筛选集合，直至所述归档集合存储的个体个数等于所述归档集合存储约定值，生成归档集合。6.一种网络服务器部署系统，其特征在于，所述网络服务器部署系统包括：获取模块，用于获取链路信息表、用户需求表以及迭代次数；用户需求流网络模型确定模块，用于根据所述链路信息表和所述用户需...

【专利技术属性】
技术研发人员：邹娟，高霖山，高巍，贺泳武，杨圣祥，郑金华，
申请(专利权)人：湘潭大学，
类型：发明
国别省市：湖南,43