在多约束下求取网络中多条最短简单路径的启发式方法技术

本发明专利技术公开了一种在多约束下求取网络中多条最短简单路径的启发式方法。该方法使用改进的路径控制性法则和对路径延伸到目的节点后代价下限的预测，丢弃含有环的、违反约束的和代价超过已获得的第ｋ条最短简单路径的路径。在被保留的路径中，以宽度优先的方式和可调的精度搜索符合约束条件的前ｋ条最短简单路径。该方法对于网络的类型、规模及约束程度的变化有很强的适应性，且复杂度接近传统的宽度优先搜索方法。通过设置路径中环的探察深度和受控判决的收放系数，能够在路径的数量、质量和发现路径的能力等方面表现出优异且稳定的性能。

【技术实现步骤摘要】

属于互联网路由
，尤其涉及在多个服务质量参数约束下快速寻找多条简单路径的服务质量路由领域。
技术介绍
在互联网中提供能够保证服务质量(QoS)的路由已经成为当今网络技术的一个 热点问题。QoS约束条件通常分为链路约束(例如带宽)与路径约束(例如延迟)两类 其中链路约束问题可以通过预先剪除网络中不符合约束的链路的方法解决；而本专利技术所关 注的路径约束问题则相对复杂，尤其是当约束条件的数量m > 2时，问题进一步转化为求取 多约束下的最优路径。 针对这一问题，宽广的适应性和较低的运算量使得许多由经典的Dijkstra方法 改进的启发式宽度优先的路径搜索方法相继被提出例如Jaffe的方法提出通过线性合 并所有的路径代价分量，将多约束问题转化回单约束问题后，再使用Dijkstra方法求解。 Never与Mieghem提出的方法TAMCRA综合使用了 k_最短路径、非线性路径代价函数和针对 受控路径的拉格朗日松弛等3种新颖的观念，在清除含环路径方面取得优异效果的同时有 效的减少了运算量。Korkmaz与Krunz提出的方法H_MC0P引入了反向的路径代价预测，预 先为随后的正本文档来自技高网...

【技术保护点】
在多约束下求取网络中多条最短简单路径的启发式方法，其特征在于包含以下２个主要步骤：反向路径代价预测：当路由请求具有ｍ个约束条件时，使用Ｄｉｊｋｓｔｒａ算法ｍ次，依次基于每个约束条件对应的代价分量计算目的节点Ｄ至其它节点路径的代价下限，从网络拓扑图中删除该代价下限的数值超过约束上限的节点以及通往这些节点的链路；计算基于单个代价分量得到的ｍ条源节点Ｓ与目的节点Ｄ之间的最短路径的归一化非线性代价；取其中前ｋ个符合约束路径的代价按照递增顺序排队，记为Ｄ的代价队列ｌ↓［ｍａｘ］［１］，．．．，ｌ↓［ｍａｘ］［ｋ］，代价个数不足ｋ时用１补充队列末尾的所有空位；将队列中的第ｋ个数值ｌ↓［ｍａｘ］［ｋ］作为有...

【技术特征摘要】
在多约束下求取网络中多条最短简单路径的启发式方法，其特征在于包含以下2个主要步骤反向路径代价预测当路由请求具有m个约束条件时，使用Dijkstra算法m次，依次基于每个约束条件对应的代价分量计算目的节点D至其它节点路径的代价下限，从网络拓扑图中删除该代价下限的数值超过约束上限的节点以及通往这些节点的链路；计算基于单个代价分量得到的m条源节点S与目的节点D之间的最短路径的归一化非线性代价；取其中前k个符合约束路径的代价按照递增顺序排队，记为D的代价队列lmax[1]，...，lmax[k]，代价个数不足k时用1补充队列末尾的所有空位；将队列中的第k个数值lmax[k]作为有可能成为前k条最短简单路径的有效路径的归一化非线性代价上限。正向路径计算将所有与源节点S直接相邻的节点列表中的第1条路径放入已经发现的全部路径的集合Q中；从Q中选取归一化非线性代价下限的预测值最小的一条路径P(S→u[i])；判断这条路径延伸到其末尾节点的所有邻接节点后的新路径P(S→u[i]→v)的有效性若该新延伸路径被确认为含有环的、代价分量不符合约束条件的或归一化非线性代价下限的预测值超过lmax[k]，则将其丢弃，反之，使用该有效路径更新节点v的路径列表，若v为目的节点D，更新D的路径代价队列；重复执行上述从Q中选取路径的循环，直到Q中全部的有效路径都已经被选取完毕。2. 如权利要求1所述的方法，其中反向路径代价预测的特征在于在目的节点处的代 价队列中，相同路径的代价只记一次。3. 如权利要求1所述的方法，其中正向路径计算的特征在于判断路径有效性的过程 包含以下步骤判断末端延伸到节点V后的新路径P(S — U[i] — V)的归一化非线性代价 下限的预测值是否仍然小于l^[k];判断路径P(S —U[i] —V)末尾是否存在环；判断路 径P(S — U[i] — V)...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘阳，郑铮，刘兴春，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：11[中国|北京]