本发明涉及迁移管理，特别是一种多协议跨平台的网络迁移管理系统。
背景技术：
1、为了提高业务的灵活性、可扩展性以及资源的利用效率，越来越多的组织开始面临网络迁移的需求；网络迁移不仅仅是设备或系统的简单迁移，而是涉及到不同平台、设备之间协议的不兼容、网络拓扑的重构、以及不同网络性能要求的调整；这些复杂的迁移任务往往需要在高效、低延迟的前提下进行，确保服务不中断，同时优化网络性能；然而，现有的网络迁移管理系统还存在诸多不足：首先传统系统面对复杂的网络拓扑和不断变化的网络状态时缺乏足够的智能化适应能力；传统系统的决策过程通常基于固定的算法或模板，这使得它们无法动态地感知网络的实际变化；其次，传统系统在协议识别方面的智能化能力仍然有限；现有的协议识别方法多基于简单的规则或浅层的特征匹配，无法深入理解和建模协议字段的复杂结构及其层次关系；尤其是在跨平台的迁移场景中，不同平台间可能使用多个未知或非标准协议，传统方法往往无法提供足够的智能化支持，导致无法高效地进行协议的动态识别和自动转换。
技术实现思路
1、本发明提供了一种多协议跨平台网络迁移管理系统，旨在解决现有技术中网络迁移管理系统在协议识别、迁移优化、性能调度、异常处理等方面存在的智能化不足问题；该系统通过协议识别模块结合了洛伦兹空间嵌入、超球面距离学习和图神经网络的先进技术，构建了超球面洛伦兹图神经网络，以对网络中多种协议字段进行深入分析；这一技术使得系统能够在复杂的网络迁移场景中，通过智能化的协议识别，有效处理不同平台间的协议差异，实现协议兼容性优化；特别是在面对未知协议或动态变化的网络环境时，协议识别模块能够实时地分析和调整，确保迁移过程中的协议互操作性；与此同时，系统还通过迁移优化模块引入双重批判策略优化算法，结合网络性能信息、协议识别结果及网络拓扑数据，自动生成最优迁移策略；这一模块不仅能够在迁移过程中动态评估和优化资源分配，还能实时调整迁移策略，以适应网络环境的变化，确保迁移过程的高效性和稳定性；通过上述技术特征，本发明的网络迁移管理系统能够在复杂多变的跨平台环境中，提供智能、自动化的协议识别与迁移优化，显著提升了网络迁移的可靠性和效率。
2、本发明提供了一种多协议跨平台的网络迁移管理系统，该系统包括数据采集模块、协议识别模块、迁移优化模块、异常监控模块、协议转换模块和负载调度模块；
3、数据采集模块，通过网络监听技术获取网络数据包，网络数据包中包括网络性能信息和协议字段，分析网络数据包的流动，得到网络拓扑数据；数据采集模块将协议字段传输给协议识别模块，将网络性能信息和网络拓扑数据传输给迁移优化模块；
4、协议识别模块，结合洛伦兹空间嵌入、超球面距离学习和图神经网络构建超球面洛伦兹图神经网络，使用超球面洛伦兹图神经网络分析协议字段，生成协议识别结果；协议识别模块将协议识别结果传输给迁移优化模块；
5、迁移优化模块，构建双重批判策略优化算法，通过双重批判策略优化算法分析网络性能信息、协议识别结果和网络拓扑数据，生成最优迁移策略，进行网络迁移；迁移优化模块将最优迁移策略传输给负载调度模块；
6、异常监控模块，异常监控模块连接迁移优化模块，监控迁移优化模块的迁移过程中的网络状态和性能；
7、协议转换模块，协议转换模块连接异常监控模块，当异常监控模块监测到不同设备和平台使用不兼容的协议时，通过协议分析和匹配机制生成协议转换规则，再进行协议映射；
8、负载调度模块，负载调度模块连接迁移优化模块和异常监控模块，接收迁移优化模块的最优迁移策略，结合异常监控模块确保负载分配合理、资源不超负荷。
9、进一步的，协议识别模块，生成协议识别结果的过程，具体包括以下步骤：
10、步骤s1：构建协议图，协议图包括节点和边；将协议字段定义为协议图的节点，将协议字段的特征表示为节点特征；将协议字段之间的关系视为边；
11、步骤s2：将节点特征嵌入到洛伦兹空间，保证节点特征符合超曲面空间几何约束；这种表示可以捕捉到协议字段的特征的层次结构和关系，生成每个节点的洛伦兹嵌入表示；
12、步骤s3：根据每个节点的洛伦兹嵌入表示，生成丰富协议图节点表示；
13、步骤s4：根据丰富协议图节点表示更新协议图，并应用读出函数获取图嵌入向量，使用多层感知机对图嵌入向量进行协议分类，输出协议识别结果；协议识别结果包括协议类型与协议分类置信度。
14、进一步的，步骤s3具体包括：引入超球面距离学习方法，构建超球面-洛伦兹质心聚合方法，对于每个节点的洛伦兹嵌入表示，使用超球面-洛伦兹质心聚合方法对其邻居节点的洛伦兹嵌入表示进行加权聚合，生成加权聚合结果；利用洛伦兹变换层对加权聚合结果进行非线性更新，进一步丰富协议图中节点的表示，确保每个节点的特征能够有效地捕捉到协议的层次结构和关系；生成丰富协议图节点表示。
15、进一步的，迁移优化模块，生成最优迁移策略的过程，具体包括以下步骤：
16、步骤b1：初始化双重批判策略优化算法的当前策略和批判网络；批判网络包括传统评判网络和后决策评判网络；
17、步骤b2：将协议识别结果、网络拓扑数据和网络性能信息组合，构建状态空间；定义动作空间，动作空间包括迁移顺序、迁移批次和迁移时间点；
18、步骤b3：根据状态空间和动作空间，使用当前策略，计算传统回报和后决策回报，收集轨迹数据；轨迹数据包括状态、动作、回报序列；
19、步骤b4：结合轨迹数据，通过传统评判网络计算传统状态优势函数，通过后决策评判网络计算后决策状态优势函数，并在每个时间步上取二者的较大值，得到最大优势函数，作为最优决策的基础；
20、步骤b5：根据最大优势函数计算当前策略的损失函数，更新当前策略，生成更新后的策略；计算传统评判网络的损失和后决策评判网络的损失更新批判网络；
21、传统评判网络用于估算传统状态的值函数；
22、后决策评判网络用于估算后决策状态的值函数；
23、评判网络与当前策略的关系为：批判网络提供策略优化的评估信号，即值函数，当前策略则通过这些评估信号来调整自己的行为，最终选择出能获得最大回报的动作；
24、步骤b6：设置最大迭代次数，重复步骤b2到步骤b5，不断更新批判网络和当前策略，生成最优迁移策略。
25、采用上述方案，本发明取得的有益效果如下：
26、本发明提供的多协议跨平台网络迁移管理系统，通过协议识别模块结合洛伦兹空间嵌入、超球面距离学习和图神经网络技术，实现了对不同协议字段的深度分析和识别；这一技术使得系统能够智能化地识别和处理不同平台间的协议差异，特别是在跨平台迁移过程中，确保了协议的兼容性优化；与传统方法相比，该系统能够在复杂的网络环境中，自动适应协议的变化，提升了迁移过程中协议互操作性的稳定性和可靠性，从而显著提高了跨平台迁移的成功率；
27、通过在迁移优化模块中引入双重批判策略优化算法，本发明能够根据实时的网络性能信息、协议识别结果和网络拓扑数据，智能化地生成最优迁移策略；该优化算法不仅能够在迁移过程中动态调整资源分配，还能实时应对网络环境的变化，确保迁移策略的最优执行；通过这种自动化的迁移优化，本发明大幅度提高了网络迁移的效率和稳定性，避免了资源浪费和迁移过程中的性能瓶颈，解决了传统迁移管理系统中静态优化算法对复杂网络环境适应性不足的问题；
28、此外，本发明通过协议识别与迁移优化的紧密结合，在处理网络迁移过程中出现的异常情况时，展现了更强的应变能力；异常监控与智能调整机制能够实时检测并响应网络中的任何突发问题，如协议不兼容、网络性能不达标等，从而减少了网络迁移过程中的风险；通过以上技术特性，本发明显著增强了系统对复杂网络环境的适应能力，提升了跨平台网络迁移的安全性、可靠性及效率，为企业和组织在多平台环境下进行高效、低风险的网络迁移提供了坚实的技术保障。