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龙图腾网获悉西安电子科技大学广州研究院申请的专利一种基于知识驱动多目标粒子群优化的网络流量分配方法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：CN120263669B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202510234005.9，技术领域涉及：H04L41/142；该发明授权一种基于知识驱动多目标粒子群优化的网络流量分配方法是由赵宏;谢礼光;刘静设计研发完成，并于2025-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识驱动多目标粒子群优化的网络流量分配方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于知识驱动多目标粒子群优化的网络流量分配方法，通过建模并设计了一种双层编码方式来表示调度方案，采取了双种群进化的方法来分别优化提出的两个目标，并通过引入外部存档的方式来为两个种群之间的信息交流提供渠道，从而得到最优解；通过综合考虑最小最大链路利用率和全局链路平均利用率的数学模型，采用知识驱动的动态链路分析策略、高效的间接编码方式及在外部存档中采用精英变异策略和非支配排序方法等，在上述策略的帮助下，所提出的基于数据驱动的多目标粒子群算法在求解大规模动态流量工程问题时取得了优异的结果。

本发明授权一种基于知识驱动多目标粒子群优化的网络流量分配方法在权利要求书中公布了：1.一种基于知识驱动多目标粒子群优化的网络流量分配方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、建立网络模型，对网络中的链路赋予权重；通过分段路由，为节点或链路分配段落标识符；通过等成本多路径路由方法，获取节点之间具有相同成本的路径；根据链路的权重作为成本指标，使数据按照最短路径传输，并构建多目标优化数学模型； S2、初始化参数，设置粒子群及进化代数MaxGen，构建粒子群编码方式，通过操纵粒子群中的每个粒子中的编码去配置实际网络中链路的权重；对粒子进行解码，获取最低成本路径； S3、根据对粒子解码后获得的最低成本路径，使数据按照最短路径传输后，计算网络性能并得到粒子群的适应值，更新为pBest； S4、通过非支配排序的方式获取当前粒子群的非支配解，将非支配解加入外部存档A中； S5、从当前粒子群的所有粒子中寻找单个粒子的最优解，更新为gBest； S6、采用动态链路分析策略对当前粒子群进行指导并更新，产生新一代的粒子群；动态链路分析策略具体包括： 通过离散粒子群优化方法中的符号函数sign*来确定粒子位置变化的方向，即： ； ； 其中i=1,2,…,N，N为粒子数量；j=1,2,…,D，D为粒子的维度；pBestij表示pBesti的第j个维度；c1,c2,c3为加速因子；r1,r2,r3为区间[0,1]内的随机数；Xij为第i个粒子在第j个维度的位置；Archij表示非支配解存档中第i个解在第j个维度的位置；Vij为第i个粒子在第j个维度的速度；evoij表示第i个粒子在第j个维度的改变值，用于确定速度更新的方向；klglj为对链路lj的知识驱动规则乘数；表示在原来速度Vij的基础上，将有klglj的概率加上的改变的速度值evoij； 若klglj=1，则速度Vij肯定添加上evoij；若klglj=0.5，则evoij有50%的概率被添加到Vij； klglj的规则包括带宽规则、链路中心性规则、动态需求规则； 带宽规则为，带宽可用性排名前25%的链路遵循特殊的更新规则，若速度更新符号为正，表示链路权重增加，则将klglj设置为0.5； 链路中心性规则为，对于中心性排名前50%，且带宽排名后50%的链路，若速度更新符号为负，表示链路权重减少，则将klglj设置为0.5； 动态需求规则为，对于被排名前10%的流量需求使用，且带宽排名后50%的链路，当速度更新符号为负时，则将klglj调整为0.5； 对于不符合带宽规则、链路中心性规则和动态需求规则的情况，klglj保持在1； S7、将S6获得的新一代粒子群，与S3中的pBest进行比较，得到更新后的pBest更新；通过非支配排序的方式获取新的粒子群的非支配解，将非支配解加入外部存档A中； S8、通过精英变异策略对外部存档A进行更新，根据每一个非支配解和随机维度进行高斯扰动，得到混合种群解；然后对混合种群解进行非支配排序，选择混合种群解中的非支配解；根据非支配解的数量及拥挤度计算方法，确定最终的非支配解；根据粒子群进化代数MaxGen，重复执行S3，得到迭代后的最终的非支配解； 通过精英变异策略对外部存档A进行更新的具体方法包括： 对于外部存档A中的每个非支配解Archi，设定新解Ei，且设定新解Ei等于Archi，然后选择随机维度d执行高斯扰动，其公式为： ； 其中，Eid为执行高斯扰动后的解，用dth表示维度，Xmax，d为第dth维的上界，Xmin，d为第dth维的下界，Gaussian0，1是由平均值为0和标准差为1的高斯分布生成的随机值； 扰动后，判断Eid是否在的搜索范围内；若不在，则将Eid设置为相应的边界； 计算新解Ei的适应值后，将Ei和Archi添加到混合种群S中，得到混合种群解。

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