[发明专利]一种网络监测节点部署方法及设备

说明书

本发明公开了一种网络监测节点部署方法及设备，所述方法包括：获取网络中的节点和网络流，并获取包括若干个个体的初始父代种群；对所述初始父代种群执行进化操作，以得到进化种群；针对所述进化种群中的每一进化个体，确定所述进化个体是否满足预设的网络流约束条件；根据满足情况计算得到对应的目标函数值或约束违反值；根据所述目标函数值和所述约束违反值，从所述进化种群中选取若干个进化个体，以得到新的初始父代种群并重新执行所述进化操作，直至所述进化操作的执行次数达到预设阈值，并将最后得到的初始父代种群作为最终父代种群；根据所述最终父代种群中的个体，部署监测方案。本发明实施例能得到更合理的监测方案。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种网络监测节点部署方法及设备。

背景技术

现有技术中，在对网络中的网络流进行监测时，通过在网络中部署不同的监测节点，每个监测节点对网络中的部分网络流实施监测，在监测节点的选取部署过程中，建立单目标优化问题或将多个可合并的线性目标优化问题相加，以构建监测节点的选取模型，例如，在预算约束下的最大覆盖问题中只有网络覆盖率这一最大化优化目标，将其映射到带预算的最大覆盖问题后利用贪心策略进行求解；或者，将最小部署开销与操作开销这两个最小化优化目标之和的问题，映射到选址问题进行求解。

可见，现有技术中在监测节点的选取部署过程中，构建监测节点的选取模型需考虑单目标优化问题，或将多个可合并的线性目标优化问题相加后再考虑，从而无法对网络中不能线性相加的多个目标同时进行优化，进而无法得到综合考虑了多个优化目标的更合理的监测节点部署方案。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明实施例提出了一种网络监测节点部署方法及设备，通过将初始父代种群中的不同个体与不同的监测方案一一对应关联后，再对初始父代种群执行多次进化操作，得到最终父代种群，并根据最终父代种群中的个体所关联到的监测方案实施监测节点的部署，其中，每次执行进化操作时均需确定每一进化个体是否满足预设的网络流约束条件，从而使得最终实施的监测方案综合考虑了预设的网络流约束条件中的多个优化目标。

为了实现上述目的，本发明实施例提供了一种网络监测节点部署方法，包括：

获取网络中的节点和网络流，并获取包括若干个个体的初始父代种群；其中，每一所述个体确定一个监测方案，所述监测方案包括从所述节点中选取多个监测节点和与每一所述监测节点对应的对所述网络流的第一监测范围；

对所述初始父代种群执行进化操作，以得到进化种群；

针对所述进化种群中的每一进化个体，确定所述进化个体是否满足预设的网络流约束条件；

若满足，则将所述进化个体作为可行个体，并根据所述可行个体计算得到对应的目标函数值；

若不满足，则将所述进化个体作为不可行个体，并根据所述不可行个体计算得到对应的约束违反值；

根据所述目标函数值和所述约束违反值，从所述进化种群中选取若干个进化个体，以得到新的初始父代种群并重新执行所述进化操作，直至所述进化操作的执行次数达到预设阈值，并将最后得到的初始父代种群作为最终父代种群；

根据所述最终父代种群中的个体，部署监测方案。

进一步的，所述对所述初始父代种群执行进化操作，以得到进化种群，包括：从所述初始父代种群中选取两个个体；其中，所述个体具有染色体结构，所述染色体结构包括多个基因段；对两个个体在各自染色体结构上位置相同的若干个基因段分别执行交换操作，以得到两个交叉个体；对两个交叉个体执行基因突变操作，以得到两个突变个体；将两个突变个体添加到所述初始父代种群中，以得到进化种群。

进一步的，所述网络流约束条件包括：数据流约束条件和信令流约束条件；

其中，所述数据流约束条件如下式(1)、(2)、(3)：