[发明专利]在多约束下求取网络中多条最短简单路径的启发式方法

权利要求书

1.在多约束下求取网络中多条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]，其中相同路 径的代价只记一次，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])，其中，归一化非线性代价下限的预测值被定义 为，源节点S到节点u的m个代价分量wr(S→u[i])(r＝1，...，m)与节点u 到目的节点D的m个反向预测代价分量下限预测值wr-pre(u→D)(r＝1，...， m)分别相加并作归一化非线性合并后的数值；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，其中，判断路径有效性 的过程包括以下步骤：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lmax[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)与末尾节点v列表中路径之间的控 制状况；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，其特征在于：在对路径P(S→u[i]-→v)末尾 是否存在环的判断中，判断P(S→u[i])末端的kc个节点中是否含有节点v；若 发现节点v，则该路径被确定为末尾含有环的无效路径并被丢弃，不再执行控 制状况的判断；反之若发现了源节点S且未发现节点v，则，该路径被确定为 不含有环的有效路径，同样不再执行控制状况的判断。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于：在对路径P(S→u[i]→v)与末 尾节点v列表中路径之间的控制状况的判断中，对于有效性仍未得到确认的路 径P(S→u[i]→v)，分别将其与节点v现存路径列表中的每条路径P(S→v[j])(j ＝1，...，k)进行比较；若归一化非线性代价1(P(S→u[i]→v))大于或等于 1(P(S→v[j]))，同时当且仅当以下条件a和条件b都得到满足时，该新路径因 为受控于P(S→v[j])而被确定为无效路径并被丢弃；否则其被确定为有效路径； 条件a为：P(S→u[i]→v)的跳数大于或等于P(S→v[j])的跳数与路径中环的 探查深度kc的和；条件b为P(S→u[i]→v)的全部m个代价分量wr(P(S→u[i] →v))(r＝1，...，m)都大于或等于P(S→v[j])的相应代价分量乘以(1+δ×kc) 的积，其中，δ是为了在损失剩余的有效路径与消除剩余的含环路径间取得平 衡而设立的收放系数，δ＞0。