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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于遗传算法的时间敏感网络路由及调度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：CN119383140B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202411633751.7，技术领域涉及：H04L47/2425；该发明授权一种基于遗传算法的时间敏感网络路由及调度方法是由王浩;苏灿;魏旻;黄庆卿设计研发完成，并于2024-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于遗传算法的时间敏感网络路由及调度方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于遗传算法的时间敏感网络路由及调度方法，属于时间敏感网络技术领域。该方法包括：读取TSN网络拓扑、节点处理延迟和流的约束条件信息；计算所有流量的周期的最小公倍数；根据流量传输周期、最大截止时延、源节点‑目的节点和帧大小对各流量进行排序；使用基于深度优先搜索的方式为每个流量寻找从源节点到目的节点的所有可能路径；初始化种群染色体，每个染色体代表一个潜在流量调度方案；通过无等待调度算法为每个流量规划合适的开始传输时间；通过适应度函数评估每个染色体的性能或适应度；执行遗传算法迭代改进种群中的调度方案，最后生成并打印路由表和每个交换机节点的门控列表。

本发明授权一种基于遗传算法的时间敏感网络路由及调度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于遗传算法的时间敏感网络路由及调度方法，其特征在于，该方法包括： 读取TSN网络拓扑、节点处理延迟和流的约束条件信息；计算所有流量的周期的最小公倍数；根据流量传输周期、最大截止时延、源节点-目的节点和帧大小对各流量进行排序，将传输周期大的流量作为最高优先级，然后最大截止时延、源节点-目的节点和帧大小的优先级依次递减，按照该优先级设置对流量进行排序； 使用基于深度优先搜索的方式为每个流量寻找从源节点到目的节点的所有可能路径； 初始化种群染色体，其中每个染色体代表一个流量调度的潜在解决方案； 通过无等待调度算法为每个流量规划合适的开始传输时间，并在规划过程中确保满足流量的约束条件； 通过适应度函数评估每个染色体的性能或适应度；适应度函数包括： 式中，为平均端到端时延的适应度值，为链路利用率的适应度值，为平均端到端时延，为存在空闲时隙的周期的数量，为所有未用时隙的累加和，、为校正因子； 执行遗传算法，以迭代改进种群中的调度方案，循环执行流量调度和适应度函数的计算，直至达到最优解或者最大迭代次数，最后生成并打印路由表和每个交换机节点的门控列表；执行遗传算法包括进行变异操作，变异操作为使变异概率随平均时延增大而增大； 无等待调度算法包括： 1接收流的路径和流的ID，为流在网络中的传输初始化时间变量； 2对流路径上的每个节点进行迭代处理；若处理的节点是路径的第一个节点，则设置初始到达时间，若不是第一个节点，则基于前一个节点的调度结果计算到达时间； 3在每一个节点上，遍历节点的每个潜在调度阶段，考虑链路容量和其他流的调度情况以确定当前阶段是否允许流的传输；若允许传输则计算流在当前节点的开始传输时间和结束时间； 其中，流的开始传输时间通过下式计算： 式中，表示流量的开始传输时间，i表示节点，表示第j条流的传输周期，表示最大传输周期，表示流j在节点i处m阶段的开始传输时刻，表示流j的数据帧大小，表示交换机端口发送速度，表示第j条流的处理时延；表示接收端最大端到端时延要求，表示第j条流端到端时延，表示流j的最长链路；表示最小周期内发送时间要求； 4验证计算出的开始传输时间和结束时间是否满足流的约束条件，以避免与已调度的流发生冲突； 所述约束条件为，经过某条链路的n条流量的传输时隙要小于等于链路的超周期，如下式所示： 式中，表示经过某链路的所有流的超周期，表示第j条流的周期； 5更新调度信息：若调度条件满足，则更新当前节点的端口调度信息，记录流的传输时间；否则尝试调整流在前一个节点的调度，选择流的传输时间；若无可用开始传输时间，则返回调度失败； 6完成当前阶段的调度后，移动到下一个阶段继续尝试；其中，如果当前超周期内无法调度，则考虑在下一个超周期内进行调度； 7路径中所有节点迭代完成后，即完成当前流的调度；若所有流均成功调度，则返回成功；若任意流调度失败，则返回失败，并记录失败原因； 8根据新的调度结果更新网络中节点和链路的状态，同时记录每个流在每个节点上的调度时间； 无等待调度算法的优化目标包括：满足截止时延，同时最大化链路利用率；其中，截止时延表示为： 式中，表示截止时延，表示周期性TT流的端到端传输时间，表示流j在节点i的传输和处理时延，表示端口传输速率； 最大化链路利用率表示为： 式中，表示链路利用率，表示节点i上的链路利用率，表示节点i上的空闲时隙，表示节点i总带宽占用时隙。

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