专利名称：基于法线测量的非线性搜索方法和系统的制作方法
技术领域：
本发明属于计算机信息处理领域，具体涉及一种基于法线测量的非线性搜索方法和系统。
背景技术：
在解决多目标优化问题过程中，经常会采用各种各样的搜索算子，以某种方式搜索到最优解。对于多目标优化问题，有时并不是一个唯一的解，而是一个解的集合，在度量空间中通常被称为Pareto层。因此，对于多目标优化问题最优解的搜索，实际上就是对尽可能找到Pareto层中的所有点。搜索算子设计的好坏，不但影响搜索的效率，而且影响搜索的质量。目前，对信息的服务质量高度重视，网络拓扑中的每条链路上都被赋予了不同的度量指标，如端到端时延、代价等，用户的追求是较小的代价获得更好的服务。寻找满足多种服务质量需求的路径，又被称为多约束路径选择问题，该问题是一个典型的多目标优化问题。用比较严格的方法，多约束路径选择问题可表示为:网络用G(N，E)表示，N是节点集合，E是边集。每条边对应一个多维权重向量w(w1; w2,..., wk)。Wi是可加权重，i = l,2，…，m。用c(ci，c2，…，cm)表示用户的期望，即每个度量指标不要超过Ci，Psd表示从源节点s到目的节点d的路径集合，问题是寻找P e Psd,满足:Wi(P) = Σ e e pWi (e) ^ Ci, i = I,…，m路径P又可以写成p(wi，w2，-,Wffl)的形式，满足所有m个约束的路径称为一个可行路径。针对该问题，需要设计搜索算子，并基于搜索算子设计具体的搜索算法。因此，搜索算子设计的好坏对搜索效率的影响非常大。NBI (normal boundary intersection)方法NBI方法是生成连续多目标优化问题Pareto层的手段之一。通过用户提供的参数β，NBI可以生成均匀分布的Pareto层。NBI方法把连续多目标优化问题转化成如下的子问题:Minimize λφβ+Ih = F(X)-Ft本质上,NBI方法就是试图找到Pareto最优点。对于一个特定的β , Φ β就表示各极值点凸壳上的一个点。通过改变β的值，就可以找到不同的近似Pareto最优解。如下图所示，连续多目标优化问题的解是一个封闭的区域。NBI方法设计的搜索算子，通过改变参数β的值来移动法线，法线与封闭区域的交叉点，就是搜索到的可行解。如
图1所示，通过改变β的值，分别找到了？1、匕、？3三个点。如果β值改变的粒度足够小，就能找到封闭区间上的所有点，也就找到了整个Pareto层。传统的搜索技术 目前对多约束路径选择问题已有一些研究，并提出了一些启发式或近似算法。从搜索算子的角度，这些算法可分为两类:基于线性搜索算子的算法和基于非线性搜索算子的算法。线性搜索算子可表示为W，即把边I上的度量,通过加权系数d，线性
组合成单一的度量值。基于线性搜索算子的算法主要是如何进一步设计加权系数问题。基于该搜索算子的典型算法主要包括两类。一类把重点放在如何选择一个唯一的加权系数，另一类把重点放在如何选择多个加权系数方面。确定好加权系数之后,每个边上就变成只有一个单一度量，就可以调用Dijkstra最短路径算法寻找基于该单一度量的最短路径。基于线性搜索算子算法的最大缺点是有些可行解永远也不能被找到，如图2中的p3。
发明内容
为克服上述缺陷，本发明提供了一种基于法线测量的非线性搜索方法和系统，解决了非线性搜索算子可能遗漏可行解的问题。为实现上述目的，本发明提供一种基于法线测量的非线性搜索方法，其包括网络拓扑结构；所述网络拓扑结构包括K个节点；其改进之处在于，定义变量k、k%$k和k*的初始值为I;所述搜索方法包括以下步骤:(I).获取网络拓扑结构的链路基本参数；(2).对非线性搜索算子进行定义；(3).从节点(k)开始，向其他节点进行扩展，得到节点(k)到其他节点间的扩展路径;(4).根据非线性搜索算子对得到的所有扩展路径进行度量值计算，并根据度量值确定最短路径，并令k*+l，定 义节点OO为与所述节点(k)成最短路径的节点；(5).从所述节点(k)向所述节点(k*)扩展；(6).令k = k%若k<K，则返回步骤3;否则结束。本发明提供的优选技术方案中，所述步骤I中的链路基本参数包括:带宽、时延、抖动、包丢失率和链路代价。本发明提供的第二优选技术方案中，所述步骤2中的非线性搜索算子定义如下:len(p) = -min ( λ i)s1.φβ + Ν^ρ)Φ是mXm矩阵，β为一个向量，满足乏= I及彡O, P是路径，N是法线向量。本发明提供的第三优选技术方案中，所述步骤3中利用Dijkstra算法对节点(k)到其他节点间的扩展路径进行扩展。本发明提供的第四优选技术方案中，提供一种非线性搜索系统，其改进之处在于，所述搜索装置，包括:依次连接的参数获取单元、扩展路径获取单元、最短路径计算单元和参数判断单元；所述最短路径计算单元设置非线性搜索算子模块。本发明提供的第五优选技术方案中，所述参数获取单元用于获取网络拓扑结构的链路基本参数；所述扩展路径获取单元，得到节点(k)到其他节点的扩展路径；所述最短路径计算单元，利用非线性搜索算子模块对得到的所有扩展路径进行度量值计算，并根据度量值确定最短路径；所述参数判断单元，令变量k+Ι并判断k+Ι和K的大小。本发明提供的第六优选技术方案中，所述参数获取单元获取的链路基本参数包括:带宽、时延、抖动、包丢失率和链路代价。本发明提供的第七优选技术方案中，所述非线性搜索算子模块由下述公式定义:
权利要求
1.一种基于法线测量的非线性搜索方法，其包括网络拓扑结构；所述网络拓扑结构包括K个节点；其特征在于，定义变量k、k*,令k和k*的初始值为I ;所述搜索方法包括以下步骤: (1).获取网络拓扑结构的链路基本参数； (2).对非线性搜索算子进行定义； (3).从节点(k)开始，向其他节点进行扩展，得到节点(k)到其他节点间的扩展路径； (4).根据非线性搜索算子对得到的所有扩展路径进行度量值计算，并根据度量值确定最短路径，并令k*+l，定义节点OO为与所述节点(k)成最短路径的节点； (5).从所述节点(k)向所述节点CO扩展； (6).令k= k%若k < K，则返回步骤3 ;否则结束。
2.根据权利要求1所述的搜索方法，其特征在于，所述步骤I中的链路基本参数包括:带宽、时延、抖动、包丢失率和链路代价。
3.根据权利要求1所述的搜索方法，其特征在于，所述步骤2中的非线性搜索算子定义如下: Ien (P) = -min ( λ i)S1.φβ+N =F(p) Φ是mXm矩阵，β为一个向量，满足[丨=1/ ,.=1及β 彡O, P是路径，N是法线向量。
4.根据权利要求1所述的搜索方法，其特征在于，所述步骤3中利用Dijkstra算法对节点(k)到其他节点间的扩展路径进行扩展。
5.根据1-4项权利要求任一项所述的基于法线测量的非线性搜索方法的非线性搜索系统，其特征在于，所述搜索装置，包括:依次连接的参数获取单元、扩展路径获取单元、最短路径计算单元和参数判断单元；所述最短路径计算单元设置非线性搜索算子模块。
6.根据权利要求5所述的搜索系统，其特征在于，所述参数获取单元用于获取网络拓扑结构的链路基本参数；所述扩展路径获取单元，得到节点(k)到其他节点的扩展路径；所述最短路径计算单元，利用非线性搜索算子模块对得到的所有扩展路径进行度量值计算，并根据度量值确定最短路径；所述参数判断单元，令变量k+Ι并判断k+Ι和K的大小。
7.根据权利要求5、6所述的搜索系统，其特征在于，所述参数获取单元获取的链路基本参数包括:带宽、时延、抖动、包丢失率和链路代价。
8.根据权利要求5、6所述的搜索系统，其特征在于，所述非线性搜索算子模块由下述公式定义: Ien (P) = -min (入 i)SL φβ + Ν = F(P) Φ是mXm矩阵，β为一个向量，满足戍=I及β 彡O, P是路径，N是法线向量。
9.根据权利要求5、6所述的搜索系统，其特征在于，所述扩展路径获取单元利用Dijkstra算法对节点(k)到其他节点间的扩展路径进行扩展。
10.根据权利要求5-9所述的搜索系统，其特征在于，所述搜索系统使用型号为Ixl30t的fpga芯片。
全文摘要
本发明提供了一种基于法线测量的非线性搜索方法和系统，所述方法包括以下步骤获取网络拓扑结构的链路基本参数；从节点(k)开始，向其他节点进行扩展，得到节点(k)到其他节点间的扩展路径；根据非线性搜索算子对得到的所有扩展路径进行度量值计算，并根据度量值确定最短路径，并令k*+1，定义节点(K*)为与所述节点(k)成最短路径的节点；从所述节点(k)向所述节点(k*)扩展；所述搜索装置包括依次连接的参数获取单元、扩展路径获取单元、最短路径计算单元和参数判断单元；所述最短路径计算单元设置非线性搜索算子模块；本发明提供的基于法线测量的非线性搜索方法和系统，解决了非线性搜索算子可能遗漏可行解的问题。
文档编号G06F17/30GK103164493SQ20111042994
公开日2013年6月19日 申请日期2011年12月19日 优先权日2011年12月19日
发明者汪晓庆, 郑彦兴, 房友园, 谷天阳, 宗建建, 佟金荣 申请人:中国人民解放军63928部队