一种基于多目标优化的高效网络拓扑信息搜集方法技术

本发明专利技术公开一种基于多目标优化的高效网络拓扑信息搜集方法，应用于互联网领域，针对现有技术在随着测量目标数量的增大，搜集到的拓扑信息越来越少的问题；本发明专利技术的方法通过进化引导算法进行初始探测，获取一定数量的路径信息；利用这些路径信息搭建训练模型，该模型建立目的IP与路径信息之间的映射关系，从而近似IP地址的分布函数；神经网络通过训练逼近分布函数，同时将最大化探测拓扑信息添加至目标函数实现多目标优化；利用神经网络计算关于目的IP的梯度，可根据该模型结构信息找到能够获取有效拓扑信息的目的IP；添加新产生的目的IP和探测得到的路径信息至训练集，迭代训练修正模型；从而在相同探测次数的基础上，实现拓扑信息的高效探测。信息的高效探测。信息的高效探测。

【技术实现步骤摘要】
一种基于多目标优化的高效网络拓扑信息搜集方法


[0001]本专利技术属于互联网领域，特别涉及一种网络拓扑测量技术。

技术介绍

[0002]随着网络技术的发展，互联网已经成为了人们传播、分享、获取信息的一种基础设施。经过几十年的建设和发展，当今的互联网是一个结构复杂、节点数量庞大的复杂系统。实际中，为了更好的控制、管理、优化网络，必须对网络的结构、状态等信息进行了解。网络拓扑测量指通过主动或被动的方式，发现网络节点(例如：路由器、交换机、主机)并确定节点之间的连接关系。网络拓扑测量是网络中的设备配置、性能检测和故障诊断等很多网络管理工作需要的关键步骤，也是学术界和工业界共同关注的热点。
[0003]现有的网络拓扑测量根据测量方式的不同，可以分为主动测量和被动测量两种。主动测量是从探测节点主动向网络中发送探测报文并收集返回的信息来分析网络的拓扑结构，最终形成网络拓扑结构。主动测量需要向网络发送额外的探测流量，因此会消耗网络带宽，增加网络负载和拥塞，影响网络中正常流量的性能。被动测量通过在待探测的网络中设置检测点，通过被动的方式检测网络流量，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多目标优化的高效网络拓扑信息搜集方法，其特征在于，包括：S1、对随机选取的探测目标地址IP进行Traceroute，收集路径信息；S2、根据搜集到的路径信息得到训练集，根据训练集对神经网络模型进行训练，从而建立目的IP与途径IP覆盖分区之间的对应关系；S3、利用已经训练好的神经网络模型计算关于目的IP的梯度，依据梯度信息引导待突变的目的IP生成新的目的IP。2.根据权利要求1所述的一种基于多目标优化的高效网络拓扑信息搜集方法，其特征在于，步骤S2所述神经网络模型包括两层全连接层，最终输出神经元的个数与网络分区数相等，并使用sigmoid激活函数对每个分区实现二分类预测判断，若判定结果为1，则表示该目的IP的拓扑路径覆盖该分区，否则没有覆盖该分。3.根据权利要求2所述的一种基于多目标优化的高效网络拓扑信息搜集方法，其特征在于，步骤S2所述申请网络的训练具体为：将目的IP作为m维的输入x，并输出n维的覆盖位图y。4.根据权利要求3所述的一种基于多目标优化的高效网络拓扑信息搜集方法，其特征在于，步骤S2所述神经网络模型对应的目标函数为：F(x,θ)＝w1×
loss+w2×
p2+w3×
σ2其中，loss表示预测覆盖位图和真实覆盖...

【专利技术属性】
技术研发人员：费高雷，刘晨，翟学萌，胡光岷，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：