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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利基于遗传算法的资源对象维度流量分析方法及相关设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119583371B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411469659.1，技术领域涉及：H04L41/16；该发明授权基于遗传算法的资源对象维度流量分析方法及相关设备是由张羽杉;郭胜洁;吴秉乾;张宸溪;闫付龙;张杰设计研发完成，并于2024-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于遗传算法的资源对象维度流量分析方法及相关设备在说明书摘要公布了：本申请提供一种遗传算法的资源对象维度流量分析方法，应用于网络拓扑系统，所述网络拓扑系统包括多个资源对象，任意两个资源对象通信连接，所述方法包括：获取所述网络拓扑系统中的路由矩阵，以及各端口的上下行数据包。对所述上下行数据包进行分解，确定真实流量数组。对路由矩阵进行降维处理，得到降维矩阵。根据真实流量数组和降维矩阵，经过运算确定第一流量矩阵。随机生成多个负载因子，基于所述多个负载因子对所述第一流量矩阵进行缩放处理，得到多个第二流量矩阵。对多个第二流量矩阵中的每个第二流量矩阵进行整形扩充，得到多个第三流量矩阵。基于多个第三流量矩阵，采用遗传算法确定与所述多个资源对象相关的目标流量矩阵。

本发明授权基于遗传算法的资源对象维度流量分析方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种基于遗传算法的资源对象维度流量分析方法，其特征在于，应用于网络拓扑系统，所述网络拓扑系统包括多个资源对象，任意两个资源对象通信连接，所述方法包括： 获取所述网络拓扑系统中各端口的上下行数据包，以及所述网络拓扑系统中的路由矩阵； 对所述上下行数据包进行分解，得到上行输入流量和上行输出流量，并基于所述上行输入流量和所述上行输出流量确定真实流量数组； 对所述路由矩阵进行降维处理，得到降维矩阵； 根据所述真实流量数组和所述降维矩阵，经过运算确定第一流量矩阵； 随机生成多个负载因子，基于所述多个负载因子对所述第一流量矩阵进行缩放处理，得到多个第二流量矩阵； 对多个第二流量矩阵中的每个第二流量矩阵进行整形扩充，得到多个第三流量矩阵； 基于多个第三流量矩阵，采用遗传算法确定与所述多个资源对象相关的目标流量矩阵，包括： 进行多轮迭代操作，针对每一轮迭代操作： 根据多个第三流量矩阵，采用多点交叉方法得到多个第四流量矩阵； 根据多个第三流量矩阵和多个第四流量矩阵生成矩阵集合； 针对矩阵集合中的每个矩阵，基于所述矩阵与所述路由矩阵进行运算，得到预测流量数组； 计算所述预测流量数组和所述真实流量数组之间的偏差， 响应于本轮迭代计算得到的偏差不收敛，按照从小到大的顺序对本领迭代计算得到的所有偏差进行排序，将序列中的前N个偏差对应的矩阵作为下一轮迭代中的多个第三流量矩阵，其中，N等于多个第三流量矩阵的数量； 响应于本轮迭代计算得到的偏差收敛，将本轮迭代计算得到的最小偏差对应的矩阵作为所述目标流量矩阵。

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