[发明专利]基于可靠性预测和粒子群优化的电力通信网路由规划方法

权利要求书

1.一种基于可靠性预测和粒子群优化的电力通信网路由规划方法，其特征在于：

通过训练好的电力通信网络的可靠性预测模型预测当前时刻网络节点和链路的可靠性，通过节点、链路的可靠性和基于粒子群优化算法得到最优的电力通信网络服务路由方案；

所述电力通信网络的可靠性预测模型基于递归神经网络构建；

所述电力通信网络的可靠性预测模型的输入包括：节点缓冲的占用程度、光纤通信错误率以及光功率；输出为：通信网络上节点可靠性预测结果，链路可靠性预测结果为与之相连的两个节点可靠性平均值；

所述通过节点、链路的可靠性和基于粒子群优化算法得到最优的电力通信网络服务路由方案，在使用粒子群优化算法进行路由规划时，每个粒子对应了一种路由方案以及从该路由方案计算出的所有路由方案中包括的节点和链路的积累可靠性，即所有节点和链路的可靠性求和；此处j为粒子的索引；如果没有从其他粒子获得交互信息，则每个粒子在第k步迭代时的过程就是对每个节点用可靠性预测模型预测可靠性，用周边节点中可靠性最高的那个来进行替换当前节点，得到最优解在每个粒子都求得最优解的基础上，再将当前最优的粒子取出作为交互信息传递给每个粒子，影响其迭代结果；

具体算法包括：

1)在t时刻给定当前的服务路由方案x和对应的积累可靠性预测值；

2)初始化N_p个粒子为第j个粒子初始化值；

3)迭代k步，每步操作为：

从当前所有粒子计算最优的粒子

对每个粒子计算最优解

按照下式迭代每个粒子：

对每个结果粒子进行检测是否符合服务质量的优先级约束条件；

其中，是第k+1次迭代的第j个粒子，c₁和c₂为加权常数，用以控制每一步迭代的更新方向，rand()为随机数产生函数；

4)在最终步返回的最优粒子即为t时刻粒子群优化方法的结果，得到最优的电力通信网络服务路由方案。

2.根据权利要求1所述的一种基于可靠性预测和粒子群优化的电力通信网路由规划方法，其特征是：所述节点缓冲的占用程度定义为：

其中，o_v(t)表示时刻t的节点v上的缓冲占用程度，N_ve(△t)为节点v在时隙△t期间内从与其相邻链路e接收到的包数量；为和当前节点v邻接的所有链路集合，e∈△E，E表示节点之间的链路集合，m_v为节点v可以处理的最大包数。

3.根据权利要求1所述的一种基于可靠性预测和粒子群优化的电力通信网路由规划方法，其特征是：所述递归神经网络采用长短期记忆单元作为递归神经网络的核心。

4.根据权利要求1所述的一种基于可靠性预测和粒子群优化的电力通信网路由规划方法，其特征是：所述节点可靠性r(t)定义为：

其中，C_i(t)表示在t时刻以后第i天内链路翻转的次数，i表示天数，i＝1,2,…,7；使用加权参数α₁α₂,...,α₇0对C_i(t)进行加权。

5.根据权利要求1所述的一种基于可靠性预测和粒子群优化的电力通信网路由规划方法，其特征是：所述服务质量的优先级约束条件为：服务的优先级约束，优先级从QoS中获取。