一种采用遗传算法进行afdx网络路径优化的方法
【专利摘要】本发明公开了一种采用遗传算法进行AFDX网络路径优化的方法，该方法是对已配置有VL路径的AFDX网络进行的虚拟链路路径优化。本发明方法首先构建交换机的连接矩阵、虚拟链路路径种群；然后对虚拟链路路径进行染色体编码，并计算染色体编码的适应度函数值；最后对染色体种群进行交叉、变异、选择的遗传操作，在满足终止条件的情况下，得到最优染色体，并提取出有效虚拟链路路径，该路径作为优化后的虚拟链路路径。本发明方法解决了已配置的AFDX网络中虚拟链路VL的路径优化，是应用遗传算法对AFDX网络的VL路径进行实时路径优化，从而提高了AFDX网络的消息传输实时性。
【专利说明】一种采用遗传算法进行AFDX网络路径优化的方法
【技术领域】
[0001]本发明属于航空电子系统通信网络优化设计领域，更特别地说，是指一种采用遗传算法进行AFDX网络路径优化的方法。
【背景技术】
[0002]航空电子全双工交换式以太网(Av1nicsFull Duplex Switched Ethernet,AFDX)是在工业标准以太网的基础上经过适用性改造，而适用于航空电子系统互联的网络技术。AFDX互连技术已在空中客车A380和波音787中得到了成功应用。
[0003]AFDX网络通过虚拟链路(Virtual Link, VL)进行消息数据流传输，AFDX网络为VL提供确定的带宽和确定的路由。VL的路径影响着虚拟链路承载消息的传输延迟，也影响着AFDX网络的流量均衡性。
[0004]《北京航空航天大学学报》2013年6月第39卷第6期公开了“时间触发AFDX网络的设计和实时性分析”，作者刘成。该文献的图8公开了一个较为传统的AFDX网络拓扑结构(引用为图1所示)，共有8个交换机构成了网络主干，每个交换机上连接8个端系统，一共有64个端系统，链路带宽配置为10Mbit/s。
【发明内容】
[0005]为了降低航空电子全双工交换式以太网AFDX中，虚拟链路承载消息的传输延迟，本发明提出了一种采用遗传算法进行AFDX网络路径优化的方法。该方法解决了已配置的AFDX网络中虚拟链路VL的路径优化，是应用遗传算法对AFDX网络的VL路径进行实时路径优化，从而提高了 AFDX网络的消息传输实时性(即传输延迟时间短)。
[0006]本发明是一种采用遗传算法进行AFDX网络路径优化的方法，所述的AFDX网络是指已配置有VL路径的AFDX网络；其特征在于包括有下列步骤:
[0007]步骤一:构建交换机连接矩阵；
[0008]对已配置有VL路径的AFDX网络进行所有交换机之间的连接初始化，得到nXn交
_cu Cu …C1,,
换机连接矩阵
【权利要求】
1.一种采用遗传算法进行AFDX网络路径优化的方法，所述的AFDX网络是指已配置有VL路径的AFDX网络；其特征在于包括有下列步骤: 步骤一:构建交换机连接矩阵； 对已配置有VL路径的AFDX网络进行所有交换机之间的连接初始化，得到nXn交换机
连接矩阵^
η是AFDX网络中的交换机的个数；
步骤二:构建虚拟链路路径种群； 设置虚拟链路路径种群规模U= {Ul，u2，…，ux}，对步骤一的交换机矩阵SC依据路径排
除条件选取满足U= {Ul，U2，…，ux}的源-目的-交换机路径
步骤三:构建染色体； 将步骤二得到的源-目的-交换机路径
中的交换机的标识号作为基
因，经编码得到染色体种群CH = Ih1, h2,…，hx}； 步骤四:计算染色体的适应度函数值； 所述的适应度函数Fitness = AVLmax+time β 其中，最大链路负载
率
消息传输延迟时间率
步骤五:遗传操作； 当前的染色体种群记为CHi,上一代染色体种群记为CHi+下一代染色体种群记为CHi+1 ； 步骤501，染色体的第一交叉形式: 使用单点交叉的方式，交叉点选在公共交换机处，若存在多个公共交换机，则随机选择一个作为交叉点，然后交换配对染色体交叉点之后的部分，生成的两个新染色体，并将所述新染色体加入下一代虚拟链路路径种群中；若交叉后新染色体中出现重复基因，则删除任意一个重复的交换机，并将删除了重复交换机后的新染色体加入下一代虚拟链路路径种群中； 步骤502，染色体的第二交叉形式: 使用单点交叉的方式，交叉点不选在公共交换机处，则选择位于中间的染色体进行交叉，然后交换配对染色体交叉点之后的部分，生成的两个新染色体，并将所述新染色体加入下一代虚拟链路路径种群中；若交叉后新染色体中出现重复基因，则删除任意一个重复的交换机，并将删除了重复交换机后的新染色体加入下一代虚拟链路路径种群中加入下一代虚拟链路路径种群中。 步骤503，染色体的第一变异形式: 使用单点变异的方式，变异点选在除源交换机P和目的交换机(以外的任意一交换机处，选择与所述交换机存在物理链路连接的另一又换机作为变异结果，获得新染色体，并将所述新染色体加入下一代虚拟链路路径种群中；若变异后新染色体中出现重复基因，则删除任意一个重复的交换机，并将删除了重复交换机后的新染色体加入下一代虚拟链路路径种群中。 步骤504，染色体的第二变异形式: 使用单点变异的方式，变异点选在除源交换机P和目的交换机 < 以外的任意一交换机处，直接将所述交换机删除，获得新染色体，并将所述新染色体加入下一代虚拟链路路径种群中。 步骤505，染色体的选择方式: 染色体的选择方式是将当前代的染色体种群CHi =和通过交叉-变异产生的新染色体种群
进行混合，得到混合种群
然后通过 Fitness = AVLmax+time 延迟计算所述
中每一条染色体的适应度函数值
，并选取X个最小的染色体作为下一代种群CHi+1。 步骤六:判断是否满足遗传终止条件； 判断所述最小的适应度函数值Fhi+在连续3代遗传操作后，所述Fhi+不变化时，则进行终止遗传操作；若不满足，对CH = Oi1, h2,…，hx}中每一条染色体进行遗传操作。
2.根据权利要求1所述的采用遗传算法进行AFDX网络路径优化的方法，其特征在于:所述交换机连接矩阵SC的赋值条件有三种，第一种为交换机自身之间的连接记为0，第二种为交换机之间没有物理链路的连接记为0，第三种为交换机之间有物理链路的连接记为1
3.根据权利要求1所述的采用遗传算法进行AFDX网络路径优化的方法，其特征在于:步骤二中的所述路径排除条件包括有三种情况； 第一种路径排除情况是指源端系统A与目的端系统B连接在同一交换机上，不选取该虚拟链路路径； 第二种路径排除情况是指源端系统A到目的端系统B所经过的虚拟链路路径中，存在有重复的同一交换机，不选取该虚拟链路路径； 第三种路径排除情况是指源端系统A到目的端系统B所经过的虚拟链路路径中，交换机之间没有物理链路，不选取该虚拟链路路径。
4.根据权利要求1所述的采用遗传算法进行AFDX网络路径优化的方法，其特征在于:在虚拟链路路径构建过程，种群数的取值为3~20条虚拟链路路径。
5.根据权利要求1所述的采用遗传算法进行AFDX网络路径优化的方法，其特征在于:能够减小AFDX网络的虚拟链路消息的传输延迟时间，减小达到5?15%。
【文档编号】G06N3/12GK104202188SQ201410441205
【公开日】2014年12月10日 申请日期:2014年9月1日 优先权日:2014年9月1日
【发明者】何锋, 代真, 张宇静, 熊华钢 申请人:北京航空航天大学