一种基于改进进化算法的逆最短路权重调整方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于改进进化算法的逆最短路权重调整方法及系统，该方法包括：根据路由网络结构图确定目标函数、约束空间和约束条件并输入参数初值，构建路由网络结点最短路逆优化问题；根据参数初值和约束空间对路由网络结点最短路逆优化问题进行取值，得到每个结点权重调整方案的最优路径；并进行添加受保护调整方案与待更新调整方案，基于改进进化算法进行迭代更新处理，输出最优权重调整方案；根据最优权重调整方案改变给定路径上弧的权重。可以有效的计算最优调整方案，更快更精准地用于路由调整与分配、生产规划等任务。本发明专利技术作为一种基于改进进化算法的逆最短路权重调整方法及系统，可广泛应用于路由分配技术领域。可广泛应用于路由分配技术领域。可广泛应用于路由分配技术领域。

【技术实现步骤摘要】
一种基于改进进化算法的逆最短路权重调整方法及系统


[0001]本专利技术涉及路由分配
，尤其涉及一种基于改进进化算法的逆最短路权重调整方法及系统。

技术介绍

[0002]逆最短路搜索主要应用于路由分配、生产规划中的成本控制，其主要原理在于将实际问题抽象成图，通过调整图上的各边权重使得既定的路径成为最短路，一个合适的边权重调整方案可以使得我们在付出较小的代价使得既定的方案变成最优解，在大规模使用该方案时节约成本。逆最短路搜索被广泛地应用生产规划、交通规划、医学成像、地球科学参数估计等领域。而在路由分配中，不同的路由结点之间通过互相传进行数据交换进行信息互通，但是不同的路由结点间的传输带宽是有限的。因此，不恰当的数据交换策略往往会导致数据堵塞等后果，无法满足区域用户对数据实时传输的需求。如何采取合适的数据传输路径，以提高路由的稳定性成为提升路由性能一个关键。路由分布可以抽象成一张图，图上的结点可以抽象成一个路由器，结点间的弧权重即为结点间传输数据的带宽等花销取值。结点间传输的数据量越大，花销便会越大，花销越大往往会导致更大的时延等问题。而当某本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于改进进化算法的逆最短路权重调整方法，其特征在于，包括以下步骤：根据路由网络结构图确定目标函数、约束空间和约束条件并输入参数初值，构建路由网络结点最短路逆优化问题，所述输入参数初值具体包括初始路径权重、随机化参数、决策空间、种群个体数量、受保护调整方案数量、待更新调整方案数量、差分进化算法变异尺度、差分进化算法交叉概率、最大迭代次数和调整方案邻居个数；根据参数初值和约束空间对路由网络结点最短路逆优化问题中的结点权重与结点路径进行初始化并根据目标函数对初始化后的结点权重与结点路径进行取值，得到每个结点权重调整方案的最优路径；对每个结点权重调整方案的最优路径进行添加受保护调整方案与待更新调整方案并基于改进进化算法进行迭代更新处理，直至所述迭代更新次数满足预设最大迭代次数，输出受保护调整方案中的首个方案作为最优权重调整方案；根据最优权重调整方案改变给定路径上弧的权重，得到最优路由结点路径。2.根据权利要求1所述一种基于改进进化算法的逆最短路权重调整方法，其特征在于，所述根据路由网络结构图确定目标函数、约束空间和约束条件并输入参数初值，构建路由网络结点最短路逆优化问题这一步骤，其具体包括：获取路由网络结构图，所述路由网络结构图的表达式为：G＝<y，E，W>上式中，G表示路由网络结构图，V、E和W分别表示路由网络结构中的点、边和权重的集合；根据路由网络结构图确定目标函数、约束空间和约束条件，所述目标函数为理想最优可行路径；输入参数初值结合目标函数、约束空间和约束条件，构建路由网络结点最短路逆优化问题。3.根据权利要求2所述一种基于改进进化算法的逆最短路权重调整方法，其特征在于，所述路由网络结点最短路逆优化问题的表达式为：所述路由网络结点最短路逆优化问题的表达式为：所述路由网络结点最短路逆优化问题的表达式为：所述路由网络结点最短路逆优化问题的表达式为：所述路由网络结点最短路逆优化问题的表达式为：所述路由网络结点最短路逆优化问题的表达式为：上式中，d
mn
表示路由网络结构图上第m个结点到第n个结点的弧上的权重的取值，c
mn
表
示初始方案的第m个结点到第n个结点的弧上的权重的取值，表示给定的理想花销最小数据传输路径中第m个结点到第n个结点的弧的特征取值，经过时为1，不经过时为0，x
mn
表示图上第m个结点到第n个结点的弧的特征取值，经过时为1，不经过时为0。4.根据权利要求3所述一种基于改进进化算法的逆最短路权重调整方法，其特征在于，所述对每个结点权重调整方案的最优路径进行添加受保护调整方案与待更新调整方案并基于改进进化算法进行迭代更新处理，直至所述迭代更新次数满足预设最大迭代次数，输出受保护调整方案中的首个方案作为最优权重调整方案这一步骤，其具体包括：计算每个结点权重调整方案的最优路径与目标函数之间的差距，选取差距最小值对应的结点权重调整方案作为索引添加至受保护调整方案，得到添加后的受保护调整方案；计算每个结点权重调整方案的最优路径与待更新调整方案之间的代价，选取代价最大且不在受保护调整方案的结点权重调整方案作为索引添加至待更新调整方案，得到添加后的待更新调整方案；整合添加后的受保护调整方案与添加后的待更新调整方案，构建双目标优化函数；基于双目标优化函数，根据欧氏距离计算不同结点权重调整方案之间的相似度，选取欧氏距离最小即相似度最高的结点权重调整方案添加至邻居调整方案；对添加后的邻居调整方案，基于改进进化算法，根据参数初值、目标函数、约束条件更新不同调整方案下的最优路径；直至所述迭代更新次数满足预设最大迭代次数，输出受保护调整方案中的首个方案作为最优权重调整方案。5.根据权利要求4所述一种基于改进进化算法的逆最短路权重调整方法，其特征在于，所述对添加后的邻居调整方案，基于改进进化算法，根据参数初值、目标函数、约束条件更新不同调整方案下的最优路径这一步骤，其具体包括：对添加后的邻居调整方案，根据结点权重调整方案D
j
的相似集合的索引B
j
(k)，获取其相似集合{D
k
，k∈B
j
(k)}的当前最优路径{X
k
，k∈B
j
(k)}，生成随机数r0，r1，r2，r0，r1，r2∈B
j
(k)且r0≠r1≠r2；根据带引导的花销最小数据传输路径协同双变异算子公式生成两个变异个体X
Mj(1)
和X
Mj(2)
；对于X
Mj(1)
和X
Mj(2)
中m结点到n结点的分量和生成随机数rand
mn(1)
∈(0，1)和rand
mn(2)
∈(0，1)，首先比较rand
mn(1)
，若rand
mn(1)
＞Cr
x
，则赋值X
j
中m结点到n结点的分量到即再比较rand
mn...

【专利技术属性】
技术研发人员：邱昕宇，辜方清，
申请(专利权)人：广东工业大学，
类型：发明
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