[发明专利]网络编码环境下优化负载均衡的方法

说明书

本发明涉及计算机网络通信领域。本发明公开了一种网络编码环境下优化负载均衡的方法，该方法通过在满足一定约束条件下建立基于网络编码的组播子图，即在一定约束条件下进行编码操作，使得网络平均带宽利用率达到最低。在进行网络编码时并不是所有的节点都进行编码，通过本发明只需部分节点进行编码操作也可以达到最大传输速率，即原始拓扑的最大流，由此网络传输负载更加均衡，大大减少了计算时间和空间的消耗。

技术领域

本发明涉及计算机网络通信技术领域，具体涉及一种网络编码环境下优化负载均衡的方法。

背景技术

网络服务商都希望尽可能完全利用网络设备以便为较多的客户提供网络资源，其中负载均衡为网络资源分配的一个分支，显然网络中有一个更均衡的传输负载能够更有效地利用网络资源。网络编码是一种融合了路由和编码的信息交换技术，它的核心思想是在网络中的各个节点上对各条信道上收到的信息进行线性或者非线性的处理，然后转发给下游节点，中间节点扮演着编码器或信号处理器的角色，网络编码相比于传统的存储转发方式能够保证多播速率达到最大流最小割定理确定的理论上限，采用网络编码后的通信网络能够提高吞吐量和数据传输速率、节省能耗以及平衡网络负载。

现有技术中陆续出现了一些在上述网络编码下实现负载均衡的方法，但是现有技术中的方法都是在网络中的所有节点都进行编码操作的前提下进行的，由于编码操作具有复杂性，上述的算法无疑会消耗大量的计算时间和占用大量内存，导致网络编码成本大大增加。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于提供一种降低网络编码成本的基于网络编码优化负载均衡方法。

为了解决上述现有技术的问题，本发明采用以下技术方案实现：

本发明网络编码环境下优化负载均衡的方法，该方法包括以下步骤：

本发明网络编码环境下优化负载均衡的方法，该方法包括以下步骤：

(1)通过最大流最小割定理计算原始拓扑的最大流以及原始拓扑中源节点到每个目的节点的最大流，对原始拓扑进行分解，将原始拓扑中源节点到每个目的节点的最大流不小于原始拓扑的最大流作为约束条件，满足该约束条件的蜜源为合法个体，否则为非法个体；

(2)以适应度最小为目标建立网络负载均衡模型；

(3)根据人工蜂群算法计算分解后拓扑的适应度，所述人工蜂群算法包括：

a、初始化人工蜂群的参数，蜜蜂总数为2N_p，其中采蜜蜂、观察蜂各N_p；最大迭代次数为MAX_iteration；蜜源停留最大限制搜索次数Limit；设迭代次数τ＝0，记第i(i＝1,…,N_p)只采蜜蜂为观察蜂为

b、建立蜜源库，初始化规模为M的蜜源库，记为LM，此蜜源库具有M个蜜源且给每一个蜜源设置一个计数变量count_i’，i’＝1,…,M，初始值为0，首先以两点交叉方式产生M/2个蜜源，再以按位选择交叉方式产生剩余的M/2个蜜源，

所述两点交叉方式产生M/2个蜜源步骤如下：

1)设置全1二进制串个体A＝(1,1,…,1)；

2)随机产生一个二进制个体BR，设置产生1的概率，设置临时个体temp＝A，将个体temp与个体BR执行两点交叉，交叉后产生的后代设为S1，S2；将S1和S2中的合法个体计算适应度，然后添加到LM中；

3)若蜜源库LM中蜜源个数小于M/2，则转到上一步；否则结束，

所述按位选择交叉方式产生剩余的M/2个蜜源步骤如下：