[发明专利]一种基于蚁群算法的视频多路并行传输分流方法及其系统

摘要

本发明公开一种基于蚁群算法的视频多路并行传输分流方法及其系统，采用一个自学习的蚁群算法算法，能够通过学习过去已有的链路流量分配情况动态地选择最优链路传输视频数据，具备较强的鲁棒性将蚁群算法应用到多路并行传输的流量分配中，依据链路的实时自适应的改变视频流量的分配情况；不仅考虑到实时链路状况，还依据历史流量分配情况，进行动态码流分配。

主权项

1.一种基于蚁群算法的视频多路并行传输分流方法，其特征在于：其包括以下步骤：S1，设定第n路链路上的信息素浓度为pn，同时规定pn的初始值pn＝1；S2，获取每路链路的带宽bn和时延tn；S3，分别计算每路链路的期望程度参数Rn，其计算公式为：其中Rn代表第n路链路的期望程度；S4，根据Rn从大到小依次计算所有链路分别预分配到的当前视频帧的流量大小Sm,n，其计算公式为：其中，b_n*T代表在帧传输时间T内该路径的传输带宽，S_m代表当前视频帧的大小，代表当前视频帧在第n路链路分配的数据大小，α为信息素浓度的权重，β为期望程度的权重；S5，设定信息素浓度p_n的更新因子为γ，判断当前链路对应当前视频帧分配的数据大小是否超过该链路在帧传输时间T内的最大带宽：当不小于b_n*T时，γ＝0；否则，γ＝S_m,n；S6，分别更新当前视频帧的每路链路的信息素浓度pn，其计算公式为：pn＝(1‑ρ)*pn+γ其中ρ为更新速率调整因子；S7，依次迭代计算从第一视频帧到第m视频帧分别对应n路链路的信息素浓度pn，形成流量分配矩阵Φm,n并输出。