[发明专利]一种基于XGBoost的路由算法关键故障点识别方法

权利要求书

1.一种基于XGBoost的路由算法关键故障点识别方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1，划分目标路由算法的不同执行阶段，分析程序各阶段输出结果，建立初步故障模型；

步骤2，对路由算法源程序进行随机故障注入实验，结合故障注入信息提取故障点特征；

步骤3，根据故障点特征改进目标路由算法故障模型，结合程序输出结果构建样本数据集；

步骤4，构建并训练基于XGBoost的路由算法关键故障点预测模型，对源程序故障点发生软错误导致的故障类型进行预测；

步骤5，根据模型预测结果对路由算法源程序故障点发生软错误导致的故障类型自动进行分类，识别关键故障点。

2.根据权利要求1所述的基于XGBoost的路由算法关键故障点识别方法，其特征在于，步骤1中初步故障模型的构建方法如下：

步骤1.1，根据动态路由协议的执行流程，将目标路由算法逻辑上划分为收集动态拓扑信息、构建目标网络、更新路由信息、形成路由表四个阶段；

收集动态拓扑信息阶段：

步骤1.2，收集动态拓扑信息，节点之间互相发送状态信息，直接相连节点之间连接权值为w_ij；

构建目标网络阶段：

步骤1.3，构建目标网络，该网络由图模型G＝{N,S}表示，其中描述网络中的节点集合为N＝{1,2,…,M}，M为节点的数目，描述边的集合为S＝{x_ij,i,j∈N}，边代表节点之间的链路，用邻接矩阵和权矩阵构建目标网络，邻接矩阵A_G为包含图中连接信息的二维矩阵，对于模型G，构造M×M阶邻接矩阵A_G＝(a_ij)，其元素生成方式如下式：

式中，A_G表示目标网络的邻接矩阵，a_ij表示网络中节点i和节点j的连接状态，x_ij为描述边的集合S中的元素，如果节点i和节点j相连，则对应状态值a_ij为1，否则对应状态值a_ij为0；进一步，构建权矩阵W_G，这是一个包含节点之间连接权重的二维矩阵，根据第一阶段收集的动态拓扑信息，构造M×M阶矩阵W_G＝(a_ij)，其元素生成方式如下式：

式中，a_ij进一步表示为加入连接权重后的节点i和节点j的连接状态，如果节点i和节点j相连接，则对应的值a_ij为权重w_ij；如果是同一个节点，则对应的值a_ij为0；如果节点i和节点j无相连，则对应的值a_ij为∞；

更新路由信息阶段：

步骤1.4，更新路由信息，运行最短路径算法Dijkstra，根据构建目标网络阶段生成的权矩阵W_G＝(a_ij)，节点之间的路径度量值由连接权重w_ij给出，计算网络中节点之间的最短路径，节点集合N中任一节点n，到其余节点的最短路径表示为下式：

D_n＝{d₁,d₂,…,d_m},(1,2,…,n,…,m)∈N

式中，D_n表示节点n与网络节点集合N中其余节点的最短路径的集合，集合中的元素d₁,d₂,…,d_m分别表示节点n与其余节点1,节点2,…,节点m间的最短路径；

形成路由表阶段：

步骤1.5，形成路由表，根据更新路由信息阶段计算出的节点之间的最短路径，为当前节点到网络中其余节点的传输路径生成路由信息，对于节点n，路由表中包含自身到节点集合N中的其余节点的路径与下一跳信息，表示为：

R_n＝{D_n,n'}|(n,n')∈N

式中，R_n表示节点n形成的路由表，包含最短路径集合D_n和下一跳节点n'；

步骤1.6，在目标路由算法运行时引入瞬时故障，根据收集的运行信息，构建目标路由算法的故障模型；根据单粒子效应发生在目标路由算法的不同阶段，以及故障发生时对输出结果的影响，初步构建的目标路由算法的故障模型M_fault表示为：

式中，F_point表示程序中受辐射影响的位置，分别由和表示故障位置对应目标路由算法的不同阶段f，point_i表示对应阶段的具体故障点，R表示故障发生时，对每一阶段输出结果的影响，初步表示为输出结果错误error和输出结果正确correct。