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龙图腾网获悉华中农业大学申请的专利一种网络路径寻优方法和系统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：CN116827852B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202310709044.0，技术领域涉及：H04L45/12；该发明授权一种网络路径寻优方法和系统是由沈婧芳;李健;叶颖泽;高洁芬;李秀婷;李燕;龙容;熊慧娟;朱志强;陈明龙;夏雨;邓雯予设计研发完成，并于2023-06-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种网络路径寻优方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种网络路径寻优方法和系统。该方法包括：通过调整底层模型LPA*算法中启发函数的自适应权重来使得启发函数的作用大小随着迭代进行智能变化，同时，在K值计算中引入偏置p提升算法的搜索效率。结合底层模型计算的初始路径，对蚁群算法的初始信息素进行非均衡分配。上层模型应用ACO算法对栅格地图进行光纤网络路径规划，得到全局最优的网络路径。本发明通过分层算法的设计，为蚁群算法提供了包含预选路径的先验信息，增强了传统蚁群算法对路径规划中预先选择的区域的引导能力，能够更快速地搜索出可行路径，有效解决了传统ACO算法搜索速度慢和容易陷入局部最优解等问题，大大提高了光纤网络规划系统的整体性能。

本发明授权一种网络路径寻优方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种网络路径寻优方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、获取栅格地图上每个节点到起始点start的实际最短距离g*；获取栅格地图上每个节点的rhs值，所述节点的rhs值即获取该节点的每个邻接节点到该节点的距离与邻接节点自身的g*值的和值，其中和值最小的值即为节点的rhs值；所述栅格地图为根据网络的拓扑结构和节点映射的地图； S2、根据每个节点的g*值和rhs值对栅格地图进行路径寻优得到一条局部最优的网络路径； S3、根据所述局部最优的网络路径上的节点和或链路设置蚁群算法的初始信息素浓度； S4、利用蚁群算法对所述栅格地图进行网络路径规划，得到全局最优的网络路径； 步骤S2得到一条局部最优的网络路径的方法包括： S201、设置栅格地图中每个节点的g值和rhs值为无穷大，令起始节点start的rhs值为0；设置优先队列U为仅包括起始节点start的队列；所述节点的g值用于表示栅格地图中节点到起始点start的预计最短距离； S202、根据每个节点的g值和rhs值更新栅格地图中每个当前节点的子节点的g值； S203、从目标节点goal开始向g值最小的父节点移动，直至移动到初始节点start，在此移动过程中连接起来的路径即为从起始节点start到目标节点goal的光纤路径规划中一条局部最优的最短路径； 步骤S3中初始信息素浓度的计算方法包括： ； 式中： ：第0次迭代时节点i到节点j的信息素浓度； C0：所述局部最优的网络路径上的信息素浓度； 为初始偏离信息素衰减系数； ：所述局部最优的网络路径上的节点的集合； Qj：表示节点j与所述局部最优的网络路径上的每个节点的曼距离的和值。

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