【技术实现步骤摘要】
一种基于蚁群算法的视频多路并行传输分流方法及其系统
本专利技术涉及数据传输
，尤其涉及一种基于蚁群算法的视频多路并行传输分流方法及其系统。
技术介绍
近年来，移动视频流量迎来了爆发式的增长。根据思科的市场调查报告显示，移动视频流量在2016年全年的移动数据流量中占比已经超过了60％，并且到了2021年这个数据将会达到78％。高速增长的视频流量给现有的网络负载能力带来了巨大的挑战。并且，随着无线网络技术的不断提升，用户对视频质量的需求也在不断提升。超高清、低时延的视频业务需求将成为未来的主流应用趋势。在当前的LTE移动网络中，虽然覆盖范围广，移动性支持也较好，但移动用户的上行链路带宽有限，且移动网络的资费较高。而WIFI无线网络，虽然速率较高，但移动性支持差，且覆盖范围有限。蚁群算法是一种仿生学算法，是受到了大自然中蚂蚁寻找食物的过程启发的。蚂蚁在找到食物后，会开始向周围散发出信息素，该信息素会吸引种群的蚂蚁往信息素的方向移动，信息素越浓，吸引的蚂蚁越多。但信息素会随着时间的推移而挥发。假若其中由一只蚂蚁寻找到食物所经过的路径较短，则在相同的时间内该路径上的信...
【技术保护点】
1.一种基于蚁群算法的视频多路并行传输分流方法，其特征在于：其包括以下步骤：S1，设定第n路链路上的信息素浓度为pn，同时规定pn的初始值pn＝1；S2，获取每路链路的带宽bn和时延tn；S3，分别计算每路链路的期望程度参数Rn，其计算公式为：
【技术特征摘要】
1.一种基于蚁群算法的视频多路并行传输分流方法，其特征在于：其包括以下步骤：S1，设定第n路链路上的信息素浓度为pn，同时规定pn的初始值pn＝1；S2，获取每路链路的带宽bn和时延tn；S3，分别计算每路链路的期望程度参数Rn，其计算公式为：其中Rn代表第n路链路的期望程度；S4，根据Rn从大到小依次计算所有链路分别预分配到的当前视频帧的流量大小Sm,n，其计算公式为：其中，bn*T代表在帧传输时间T内该路径的传输带宽，Sm代表当前视频帧的大小，代表当前视频帧在第n路链路分配的数据大小，α为信息素浓度的权重，β为期望程度的权重；S5，设定信息素浓度pn的更新因子为γ，判断当前链路对应当前视频帧分配的数据大小是否超过该链路在帧传输时间T内的最大带宽：当不小于bn*T时，γ＝0；否则，γ＝Sm,n；S6，分别更新当前视频帧的每路链路的信息素浓度pn，其计...
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