本发明涉及通信技术领域，具体地，涉及一种业务链编排与组织优化方法、系统和移动网络服务端。
背景技术：
移动网络及业务链已成为全球运营商发展的重要趋势，移动网络及业务链已被业界普遍认定为下一代电信网络发展的主要方向。一个完整的端到端网络业务流程，一般由多个不同的网络业务功能依特定流程结构组合而成，即业务链。当前，移动网络及业务链已经成为全球政府/企业产业界公认的发展重点；国际和国内的通信产业巨头加快技术研发、企业转型和联盟合作以抢占移动网络及业务链发展的主导权和新兴市场空间。这种情况下，面对日益迫切的移动网络及业务链发展需求，基于移动网络的业务链编排与组织优化系统对于移动网络及业务链的迅速持续发展具有重要意义。
随着移动网络及业务链应用业务的快速增长，伴之产生的系统容量低、业务链拥塞等问题日益突出。现有业务链系统主要采用静态非实时且缺乏网络控制，未充分考虑到业务链系统的系统容量低、业务链拥塞等方面问题。
因此，移动网络的系统容量低、业务链拥塞等已成为目前亟待解决的问题。
技术实现要素：
本发明针对现有技术中存在的上述技术问题，提供一种业务链编排与组织优化方法、系统和移动网络服务端。该业务链编排与组织优化方法能够根据多目标优化、博弈论、图论、统计学、生物学、运筹学、随机过程等理论的优化分析评价得到业务路由优化分析结果，从而实现了通过自主学习使优化分析结果达到最优的效果，优化了各业务路由优化分析结果的系统平均容量和业务链拥塞度指标，进而实现了系统容量高、业务链顺畅的优势。
本发明提供一种业务链编排与组织优化方法，包括：
接收业务链编排请求；
按照业务路由优化策略分析所述业务链编排请求；
输出所述业务链编排请求的优化分析结果。
优选地，所述按照业务路由优化策略分析所述业务链编排请求包括：
步骤s101：设置迭代次数的初始值和最大值；
步骤s102：采用优化函数分析所述业务链编排请求；
步骤s103：获取并汇总所述业务链编排请求的中间分析结果；
步骤s104：采用评价函数对所述中间分析结果进行评价，判断所述中间分析结果是否满足评价条件；
如果是，则执行步骤s105：确定所述中间分析结果为所述业务链编排请求的优化分析结果；
如果否，则执行步骤s106：当前迭代次数加1，并判断所述迭代次数是否大于所述迭代次数的最大值；
如果是，则执行步骤s105；如果否，则执行步骤s102。
优选地，所述优化函数包括：
其中，mijk包括系统平均容量u和业务链拥塞度c；
优选地，所述评价函数包括：
其中，mijk包括系统平均容量u和业务链拥塞度c；
优选地，还包括：将接收的所述业务链编排请求存入分析模型；
将输出的所述业务链编排请求的优化分析结果存入分析结果模型；其中，所述分析模型与所述分析结果模型的形式相同。
本发明还提供一种业务链编排与组织优化系统，包括：
接收模块，用于接收业务链编排请求；
分析模块，用于按照业务路由优化策略分析所述业务链编排请求；
输出模块，用于输出所述业务链编排请求的优化分析结果。
优选地，所述分析模块包括：
设置单元，用于设置迭代次数的初始值和最大值；
优化分析单元，用于采用优化函数分析所述业务链编排请求；
获取汇总单元，用于获取并汇总所述业务链编排请求的中间分析结果；
评价判断单元，用于采用评价函数对所述中间分析结果进行评价，判断所述中间分析结果是否满足评价条件；
迭代次数累加判断单元，用于在所述评价判断单元的判断结果为否时，使当前迭代次数加1，并判断所述迭代次数是否大于所述迭代次数的最大值。
优选地，所述优化函数包括：
其中，mijk包括系统平均容量u和业务链拥塞度c；
优选地，所述评价函数包括：
其中，mijk包括系统平均容量u和业务链拥塞度c；
优选地，还包括存储模块，用于将接收的所述业务链编排请求存入分析模型；还用于将输出的所述业务链编排请求的优化分析结果存入分析结果模型；其中，所述分析模型与所述分析结果模型的形式相同。
本发明还提供一种移动网络服务端，包括上述业务链编排与组织优化系统。
本发明的有益效果：本发明所提供的业务链编排与组织优化方法和系统，通过采用优化函数对业务链编排请求进行优化分析，采用评价函数对业务链编排请求的中间分析结果进行评价，能够根据多目标优化、博弈论、图论、统计学、生物学、运筹学、随机过程等理论的优化分析评价得到业务路由优化分析结果，从而实现了通过自主学习使优化分析结果达到最优的效果，优化了各业务路由优化分析结果的系统平均容量和业务链拥塞度指标，进而实现了系统容量高、业务链顺畅的优势。
本发明所提供的移动网络服务端，通过采用上述业务链编排与组织优化系统，使该移动网络服务端实现了系统容量高、业务链顺畅的优势。
附图说明
图1为本发明实施例1中业务链编排与组织优化方法的流程图；
图2为本发明实施例1中步骤s10的流程图；
图3为本发明实施例2中业务链编排与组织优化系统的原理框图；
图4为本发明实施例3中移动网络服务端的业务功能链网络的总体场景图。
其中的附图标记说明：
1.接收模块；2.分析模块；21.设置单元；22.优化分析单元；23.获取汇总单元；24.评价判断单元；25.迭代次数累加判断单元；3.输出模块；4.存储模块。
具体实施方式
为使本领域的技术人员更好地理解本发明的技术方案，下面结合附图和具体实施方式对本发明所提供的一种业务链编排与组织优化方法、系统和移动网络服务端作进一步详细描述。
实施例1：
本实施例提供一种业务链编排与组织优化方法，如图1所示，包括：步骤s09：接收业务链编排请求。
该步骤中，每隔预设时间接收系统主动上报的多条业务链编排请求，同时通过定期询问机制接收多条业务链编排请求，并将这些请求信息进行汇总，存入分析模型。本实施例中的分析模型为模型矩阵：
步骤s10：按照业务路由优化策略分析业务链编排请求。
该步骤具体包括：如图2所示，
步骤s101：设置迭代次数的初始值和最大值。
其中，如迭代次数的初始值设为0，迭代次数的最大值设为50。迭代次数从初始值开始累加。
步骤s102：采用优化函数分析业务链编排请求。
该步骤中，优化函数包括：
其中，mijk包括系统平均容量u和业务链拥塞度c；
该优化函数采用拟生物迭代优化思想，基于具有多目标优化、博弈论、图论、统计学、生物学、运筹学、随机过程等理论优势的优化分析得到业务路由优化分析结果，实现了系统容量高、业务链顺畅的优势。
步骤s103：获取并汇总业务链编排请求的中间分析结果。
步骤s104：采用评价函数对中间分析结果进行评价，判断中间分析结果是否满足评价条件。
该步骤中，评价函数包括：
其中，mijk包括系统平均容量u和业务链拥塞度c；
通过采用该评价函数对业务链编排请求的中间分析结果进行评价，能够根据多目标优化、博弈论、图论、统计学、生物学、运筹学、随机过程等理论的优化分析评价条件对中间分析结果进行判断，从而实现了通过自主学习使优化分析结果达到最优的效果，进而明显优化了各业务路由优化分析结果的系统平均容量和业务链拥塞度指标。
如果是，则执行步骤s105：确定中间分析结果为业务链编排请求的优化分析结果。
如果否，则执行步骤s106：当前迭代次数加1，并判断迭代次数是否大于迭代次数的最大值。
其中，迭代次数从初始值开始累加，当前迭代次数为每次累加前的迭代次数值。
通过设置迭代次数并在业务链编排请求的优化分析过程中对迭代次数进行累加，能够使业务链编排请求经过多次优化分析后达到最优化，同时还能避免业务链编排请求的优化分析无限进行下去，使整个优化分析过程更加合理。
如果是，则执行步骤s105；如果否，则执行步骤s102。
步骤s11：输出业务链编排请求的优化分析结果。
该步骤之后还包括：将输出的业务链编排请求的优化分析结果存入分析结果模型。其中，分析结果模型与前述分析模型的形式相同，即二者均为模型矩阵。
实施例1的有益效果：实施例1中所提供的业务链编排与组织优化方法，通过采用优化函数对业务链编排请求进行优化分析，采用评价函数对业务链编排请求的中间分析结果进行评价，能够根据多目标优化、博弈论、图论、统计学、生物学、运筹学、随机过程等理论的优化分析评价得到业务路由优化分析结果，从而实现了通过自主学习使优化分析结果达到最优的效果，优化了各业务路由优化分析结果的系统平均容量和业务链拥塞度指标，进而实现了系统容量高、业务链顺畅的优势。
实施例2：
基于实施例1中所提供的业务链编排与组织优化方法，本实施例提供一种业务链编排与组织优化系统，如图3所示，包括：接收模块1，用于接收业务链编排请求。分析模块2，用于按照业务路由优化策略分析业务链编排请求。输出模块3，用于输出业务链编排请求的优化分析结果。
本实施例中，分析模块2包括：设置单元21，用于设置迭代次数的初始值和最大值。迭代次数的具体设置情况与实施例1中相同。优化分析单元22，用于采用优化函数分析业务链编排请求。获取汇总单元23，用于获取并汇总业务链编排请求的中间分析结果。评价判断单元24，用于采用评价函数对中间分析结果进行评价，判断中间分析结果是否满足评价条件。迭代次数累加判断单元25，用于在评价判断单元24的判断结果为否时，使当前迭代次数加1，并判断迭代次数是否大于迭代次数的最大值。
其中，迭代次数从初始值开始累加，当前迭代次数为每次累加前的迭代次数值。
本实施例中，优化函数包括：
其中，mijk包括系统平均容量u和业务链拥塞度c；
该优化函数采用拟生物迭代优化思想，基于具有多目标优化、博弈论、图论、统计学、生物学、运筹学、随机过程等理论优势的优化分析得到业务路由优化分析结果，实现了系统容量高、业务链顺畅的优势。
本实施例中，评价函数包括：
其中，mijk包括系统平均容量u和业务链拥塞度c；
通过采用该评价函数对业务链编排请求的中间分析结果进行评价，能够根据多目标优化、博弈论、图论、统计学、生物学、运筹学、随机过程等理论的优化分析评价条件对中间分析结果进行判断，从而实现了通过自主学习使优化分析结果达到最优的效果，进而明显优化了各业务路由优化分析结果的系统平均容量和业务链拥塞度指标。
另外，通过设置迭代次数累加判断单元25，能够使业务链编排请求经过多次优化分析后达到最优化，同时还能避免业务链编排请求的优化分析无限进行下去，使整个优化分析过程更加合理。
本实施例中，业务链编排与组织优化系统还包括存储模块4，用于将接收的业务链编排请求存入分析模型；还用于将输出的业务链编排请求的优化分析结果存入分析结果模型。其中，分析模型与分析结果模型的形式相同。
实施例2的有益效果：实施例2中所提供的业务链编排与组织优化系统，通过设置分析模块，能够采用优化函数对业务链编排请求进行优化分析，并采用评价函数对业务链编排请求的中间分析结果进行评价，从而能够根据多目标优化、博弈论、图论、统计学、生物学、运筹学、随机过程等理论的优化分析评价得到业务路由优化分析结果，进而实现了通过自主学习使优化分析结果达到最优的效果，优化了各业务路由优化分析结果的系统平均容量和业务链拥塞度指标，最终实现了系统容量高、业务链顺畅的优势。
实施例3：
本实施例提供一种移动网络服务端，包括实施例2中的业务链编排与组织优化系统。
如图4所示，移动网络服务端中的业务功能链网络总体场景主要分三个域：移动网络功能域、ip网络功能域、业务链编排与控制域。移动网络功能域实现手机终端用户通过基站信号连接至移动网络，ip网络功能域实现业务路由等相关功能，业务链编排与控制域实现业务链协调、故障恢复等相关功能。业务功能链网络功能采用了分域化结构，实现业务链编排与控制，移动网络与ip网络功能分离。同时,基于移动网络的业务链编排与组织优化系统实现了系统容量高、业务链顺畅的优势。
在移动网络中的业务功能链网络总体场景中，基于移动网络的业务链编排与组织优化功能共有10个特有流程，具体如下：
①.手机终端用户运行下载的业务链编排app，并上行接入移动网络。
②.手机终端用户通过基站上行连接至移动网络功能域，并将业务请求提交。
③.手机终端用户通过移动网络功能域与ip网络功能域间的vpn专用隧道上行连接，并将业务请求转发至ip网络功能域。
④.业务链编排与控制域向移动网络功能域下发控制策略，并进行移动数据包的分组与分类。
⑤.业务链编排与控制域向ip网络功能域下发业务链协调策略、实现业务链协调及计费、故障恢复等功能。
⑥.ip网络功能域上行连接至业务提供方，并将业务请求发送至业务提供方。
⑦.业务提供方根据相应的业务请求判断是否可以提供，提供相应业务的入口地址或返回业务不可提供的信息。
⑧.通过移动网络功能域与ip网络功能域间的vpn专用隧道将业务的入口地址或业务不可提供的信息发回至移动网络功能域。
⑨.通过移动网络功能域与基站之间的连接通道将业务的入口地址或业务不可提供的信息发回至手机终端用户所接入基站。
⑩.基站将业务的入口地址或业务不可提供的信息发回给手机终端用户。
其中，移动网络服务端中的业务链编排与组织优化机制实现了系统容量高、业务链顺畅的业务链编排与组织优化功能。
通过采用实施例2中的业务链编排与组织优化系统，使该移动网络服务端实现了系统容量高、业务链顺畅的优势。
可以理解的是，以上实施方式仅仅是为了说明本发明的原理而采用的示例性实施方式，然而本发明并不局限于此。对于本领域内的普通技术人员而言，在不脱离本发明的精神和实质的情况下，可以做出各种变型和改进，这些变型和改进也视为本发明的保护范围。