基于层次分析法和遗传算法的通信网优化方法技术

本发明专利技术属于网络优化问题，涉及电力通信网络中的业务路由分配方案的优化，特别涉及基于层次分析法和遗传算法的通信网优化方法。本发明专利技术从电力通信网络总体风险度和节点与业务风险均衡度出发，采用了层次分析法，结合定性与定量方法，把复杂的决策系统层次化，通过逐层比较各种关联因素的重要性来为分析、决策提供定量的依据，从而提出了评价通信网络好坏的一个标准。再以此标准为目标，采用改进的遗传算法，提出了新的编码方式和变异方式，解决了传统遗传算法二进制编码对此问题表达能力不足的问题，对通信网进行优化。

Optimization method of communication network based on analytic hierarchy process and genetic algorithm

The invention belongs to the network optimization problem, and relates to the optimization of the service route allocation scheme in the electric power communication network, especially the communication network optimization method based on the analytic hierarchy process and the genetic algorithm. The invention of the electric power communication network from the overall risk and business risk node and equilibrium degree, using hierarchical analysis method, combining qualitative and quantitative methods, the hierarchical decision system is complex, the importance of the factors by comparison to provide quantitative analysis and decision-making, thus put forward a standard evaluation the quality of communication network. This standard as the goal, using the improved genetic algorithm, put forward a new encoding method and variation method, to solve the traditional binary encoding genetic algorithm this problem is to express the problem of insufficient capacity of communication network optimization.

【技术实现步骤摘要】
基于层次分析法和遗传算法的通信网优化方法
本专利技术属于网络优化问题，特别涉及电力通信网络中的业务路由分配方案的优化。
技术介绍
电力通信网是电力生产智能化与自动化的基础设施，作为一种保障电网安全、稳定、经济运行的一种重要手段，电力通信网在电力系统中占据举足轻重的地位。同时，电力通信网作为承载电力系统间交互信息的基础设施，电力通信网一旦发生安全事件，首先将直接影响电力通信系统的服务质量，其次还可能对电网的安全稳定运行构成威胁。近些年来，随着电力系统规模日益扩大，在维护和管理方面虽然有很大提升，但电力通信网的故障率和事故次数并没有相应的减少。同时，资源利用率偏低也是电力通信网络中普遍存在的问题。其主要表现为各类电网业务通道组织不合理，不同类型业务的通道组织没有划分清晰的管理界面，采用迂回转接路由的情况大量存在；缺乏业务的预见性，建设过程中多次开展网络业务割接、扩容导致电路时隙散乱，业务应急抢通占用的资源没有及时释放等，造成传输设备交叉资源的浪费。通信网优化作为通信网建设的重要组成部分，其目的在于，为电力通信的发展提供正确的航向，能够在网络结构优化、提高各类电网业务承载能力方面实现最大程度节约，获得最大的效益。具体可通过深入分析通信传输网现状和业务模型，从网络结构、承载业务、带宽管理和调度等多方面，提出对新建网络的合理规划方案以及针对现有网络的优化整改方案，在该方面已有相应研究成果。例如，曾庆涛等人提出面向业务的风险均衡路由分配机制来降低通道段和网络整体风险，HaoWang等人提出了一个电力网格与服务中心的二级问题来解决网络中的负载均衡问题，TornatoreM等人指出了通道统计可用性与实际可用性的差距，提出了改进的可用性路由分配算法(3W-availabilityAwareRouting,3WAR)，有效地缩小了实际可用性与目标可用性的差距。虽然该法能够提高业务通道的可用性，但是可用性路由(Availability-AwareRouting,AAR)算法无法避免重要电力通信业务过于集中的现象，进而增大网络运行风险。在负载均衡方面，LiuNian-zuandChenXiao利用启发式算法(CompactTree,CT)求出两点之间的前k条最短路径，通过将可用带宽最大的路径作为业务路由的方式实现负载均衡。然而，该算法仅仅从带宽的角度进行对业务的均衡分布，并没有将业务重要度考虑其中，从而导致其不适用与解决电力通信网中基于业务重要度的业务风险分布问题。另外，施继红等人提出了基于节点重要性的平衡度网络拓扑优化算法，但该算法没有从业务层面对电力通信网的可靠性进行评估。为了全面的评估优化后的方案，本专利技术引入了层次分析法。AHP是一种分析多目标、多准则、多因素、复杂大系统的定性与定量相结合的系统分析方法，它将复杂的决策系统层次化，通过逐层比较各种关联因素的重要性来为分析、决策提供定量的依据。应用该方法,在一定程度上检验和减少了主观的影响,使评价更趋于科学化，从而为选择最佳的决策提供依据。另一方面，随着通信网络的扩大，寻找最优路由方案的计算负载度迅速增加。数值计算结果表明，随着网络集群的增长，遗传算法相比穷举搜索能使拓扑优化提高两个数量级[7]。本专利技术针对通信网优化问题，改进遗传算法，提出了一种新的编码方式。与传统的启发式算法相比，能够增大搜索空间，找到更优的解。
技术实现思路
随着城市发展，通信网络变得越来越庞大。节点多样性和业务多样性也使得通信网的优化成为一个难题。本专利技术从网络总体风险度和节点与业务风险均衡度出发，提出了评价通信网络好坏的一个标准。并以此标准为目标，改进了遗传算法，提出了新的编码方式和变异方式，对通信网进行优化。一种基于层次分析法和遗传算法的通信网优化方法，其特征在于，包括：步骤1，从业务类型和业务调度等级出发，为每条业务计算业务权值w；电力通信网业务类型主要有配电自动化，调度自动化，继电保护，网管业务，全自动装置，调度电话，频控业务等等；业务调度等级，可分为一级网、二级网、三级网、四级网和五级网；业务权值w为业务类型权值wT与调度等级权值wD的加权之和；步骤2，分析计算设备与光纤故障率；经数据研究，设备故障率与设备所承载的业务数量的关系函数为一个分段函数，当业务数小于某值时，故障率为一个稳定值，当业务数超过某数量后，故障率与设备承载的业务数量呈非线性关系；光纤故障率不随业务数量的变化，只和其固有属性有关，可由历史数据求得；步骤3，计算评价通信网可靠性的标准，用网络总风险度、资源风险均衡度和业务风险均衡度三个指标来评价通信网络的可靠性，基于设备风险度、光纤风险度、业务风险度来获取网络总风险度、资源风险均衡度和业务风险均衡度；步骤4，基于改进遗传算法，采用新的编码方式与变异方式，对网络路由方案进行优化；步骤5，利用步骤4中改进后的遗传算法，根据步骤3中评价网络可靠性的标准，对通信网进行优化。在上述的一种基于层次分析法和遗传算法的通信网优化方法，步骤1具体操作方法是：分别给业务类型{配电自动化，调度自动化，继电保护，网管业务，全自动装置，调度电话，行政电话，综合数据网，调度数据，电视电话会议，保护PCM，通信PCM，视频业务，频控业务}和业务调度等级{一级网，二级网，三级网，四级网，五级网}进行打分，打分区间为[1,10]，该分数由相关专家给出；w＝0.7×wT+0.3×wD其中，wT为业务类型打分，wD为业务调度等级打分，wT∈[1,10]，wD∈[1,10]；通过每条业务的业务类型和调度等级可以计算出每条业务的分数，即权值w。在上述的一种基于层次分析法和遗传算法的通信网优化方法，所述步骤2具体包括以下子步骤：步骤2.1、获取设备故障率：通过对现有数据的观察研究发现，当设备所承载的业务数量n小于一定值时，设备故障率为一个稳定值；当业务数量n再增加时，设备使用故障率与业务数量的关系呈非线性关系；非线性回归模型记为yi＝f(xi,θ)+εi，i＝1,2，...,n其中，yi为因变量；非随机向量xi＝(xi1,xi2,...,xik)′是自变量；θ＝(θ0,θ1,...,θp)′为未知参数向量；εi为随机误差项并且满足独立同分布假定；对于非线性回归模型，使用最小二乘法估计参数θ，即就使达到最小的称θ为非线性最小二乘估计；在假定f函数对参数θ连续可微时，可以利用微分法建立正规方程组，求使Q(θ)达到最小的将Q函数对参数θj求偏导，并令其为0，得到p+1个方程j＝0,1,2,...,p.非线性最小二乘估计为上式的解；定义设备使用故障率η(n)函数为一个分段函数，即其中，n为业务数量，c为定值，α，β为参数，等价于非线性模型中的步骤2.2、获取光纤故障率：定义光纤故障率不随其承载的业务数量变化，只和光纤固有属性有关；本专利技术中，首先由历史故障天数与工作天数的比值可求得每个光纤的故障率，再根据光纤型号的不同，计算得出每一种型号光纤的平均故障率即为光纤故障率。在上述的一种基于层次分析法和遗传算法的通信网优化方法，步骤3，网络可靠性指标基于以下定义获得：定义e表示通信网络总的设备(equipment)，用f表示光纤(fiber)，b表示业务(business)；ne,nf,nb分别表示网络中设备、光纤和业务的总数；网本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于层次分析法和遗传算法的通信网优化方法，其特征在于，包括：步骤1，从业务类型和业务调度等级出发，为每条业务计算业务权值w；电力通信网业务类型主要有配电自动化，调度自动化，继电保护，网管业务，全自动装置，调度电话，频控业务等等；业务调度等级，可分为一级网、二级网、三级网、四级网和五级网；业务权值w为业务类型权值wT与调度等级权值wD的加权之和；步骤2，分析计算设备与光纤故障率；经数据研究，设备故障率与设备所承载的业务数量的关系函数为一个分段函数，当业务数小于某值时，故障率为一个稳定值，当业务数超过某数量后，故障率与设备承载的业务数量呈非线性关系；光纤故障率不随业务数量的变化，只和其固有属性有关，可由历史数据求得；步骤3，计算评价通信网可靠性的标准，用网络总风险度、资源风险均衡度和业务风险均衡度三个指标来评价通信网络的可靠性，基于设备风险度、光纤风险度、业务风险度来获取网络总风险度、资源风险均衡度和业务风险均衡度；步骤4，基于改进遗传算法，采用新的编码方式与变异方式，对网络路由方案进行优化；步骤5，利用步骤4中改进后的遗传算法，根据步骤3中评价网络可靠性的标准，对通信网进行优化。

【技术特征摘要】
1.一种基于层次分析法和遗传算法的通信网优化方法，其特征在于，包括：步骤1，从业务类型和业务调度等级出发，为每条业务计算业务权值w；电力通信网业务类型主要有配电自动化，调度自动化，继电保护，网管业务，全自动装置，调度电话，频控业务等等；业务调度等级，可分为一级网、二级网、三级网、四级网和五级网；业务权值w为业务类型权值wT与调度等级权值wD的加权之和；步骤2，分析计算设备与光纤故障率；经数据研究，设备故障率与设备所承载的业务数量的关系函数为一个分段函数，当业务数小于某值时，故障率为一个稳定值，当业务数超过某数量后，故障率与设备承载的业务数量呈非线性关系；光纤故障率不随业务数量的变化，只和其固有属性有关，可由历史数据求得；步骤3，计算评价通信网可靠性的标准，用网络总风险度、资源风险均衡度和业务风险均衡度三个指标来评价通信网络的可靠性，基于设备风险度、光纤风险度、业务风险度来获取网络总风险度、资源风险均衡度和业务风险均衡度；步骤4，基于改进遗传算法，采用新的编码方式与变异方式，对网络路由方案进行优化；步骤5，利用步骤4中改进后的遗传算法，根据步骤3中评价网络可靠性的标准，对通信网进行优化。2.根据权利要求1所述的一种基于层次分析法和遗传算法的通信网优化方法，其特征在于，步骤1具体操作方法是：分别给业务类型{配电自动化，调度自动化，继电保护，网管业务，全自动装置，调度电话，行政电话，综合数据网，调度数据，电视电话会议，保护PCM，通信PCM，视频业务，频控业务}和业务调度等级{一级网，二级网，三级网，四级网，五级网}进行打分，打分区间为[1,10]，该分数由相关专家给出；w＝0.7×wT+0.3×wD其中，wT为业务类型打分，wD为业务调度等级打分，wT∈[1,10]，wD∈[1,10]；通过每条业务的业务类型和调度等级可以计算出每条业务的分数，即权值w。3.根据权利要求1所述的一种基于层次分析法和遗传算法的通信网优化方法，其特征在于，所述步骤2具体包括以下子步骤：步骤2.1、获取设备故障率：通过对现有数据的观察研究发现，当设备所承载的业务数量n小于一定值时，设备故障率为一个稳定值；当业务数量n再增加时，设备使用故障率与业务数量的关系呈非线性关系；非线性回归模型记为yi＝f(xi,θ)+εi，i＝1,2，...,n其中，yi为因变量；非随机向量xi＝(xi1,xi2,...,xik)′是自变量；θ＝(θ0,θ1,...,θp)′为未知参数向量；εi为随机误差项并且满足独立同分布假定；对于非线性回归模型，使用最小二乘法估计参数θ，即就使达到最小的称θ为非线性最小二乘估计；在假定f函数对参数θ连续可微时，可以利用微分法建立正规方程组，求使Q(θ)达到最小的将Q函数对参数θj求偏导，并令其为0，得到p+1个方程j＝0,1,2,...,p.非线性最小二乘估计为上式的解；定义设备使用故障率η(n)函数为一个分段函数，即其中，n为业务数量，c为定值，α，β为参数，等价于非线性模型中的步骤2.2、获取光纤故障率：定义光纤故障率不随其承载的业务数量变化，只和光纤固有属性有关；首先由历史故障天数与工作天数的比值可求得每个光纤的故障率，再根据光纤型号的不同，计算得出每一种型号光纤的平均故障率即为光纤故障率。4.根据权利要求1所述的一种基于层次分析法和遗传算法的通信网优化方法，其特征在于，步骤3，网络可靠性指标基于以下定义获得：定义e表示通信网络总的设备(equipment)，用f表示光纤(fiber)，b表示业务(business)；ne,nf,nb分别表示网络中设备、光纤和业务的总数；网络中，一个设备或光纤通常承载多个业务，同样一个业务也会承载在多个设备和光纤之上；设备ei承载的业务集合用B(ei)表示，|B(ei)|表示该集合中业务的个数，光纤fi承载的业务集合用B(fi)表示；同样的，承载业务bi的设备集合用E(bi)表示,光纤集合用F(bi)表示；业务bi的权值用wi表示；分析表面，设备的故障率除了与设备固有属性有关外，还与设备承载的业务数量有关，而光纤的故障率只与光纤的固有属性相关；因此分别用η(ei，|B(ei)|)和η(fi)表示设备和光纤的故障率；设备ei的风险度ERDi表示该设备发生故障的可能性以及发生故障后对整个网络的影响；其计算公式为同样，光纤fi的风险度FRDi的计算公式为业务bi的风险度BRDi，表示该业务发生故障的可能性以及对网络的影响；而业务发生故障的概率为承载该业务的任一资源发生故障的概率；其计算公式为网络的总风险度(NRD)为网络中所有资源的风险度的总和，其计算公式为资源风险均衡度(RRBD)为网络中设备和光纤风险度的方差和的倒数，其计算公式为2同样，业务风险均衡度(BRBD)计算公式为通信网的优化需要降低网络的总体风险度(NRD)，同时提高网络的资源风险均衡度(RRBD)和业务风险均衡度(BRBD)。5.根据权利要求1所述的一种基于层次分析法和遗传算法的通信网优化方法，其特征在于，步骤3中，对通信网可靠性的评价方法基于以下步骤进行：步骤3.1、评价指标体系的构建：针对通信网路线方案的可靠性，构建了三层评价指标体系，分别为方案层、因素层和指标层，步骤3.2、构建同一度决策矩阵，具体包括：(1)定义通信网线路规划有N1,N2,...,Nm共m个方案，每个方案有p1,p2,...,pn个指标，得到多方案评价决策矩阵S，即在m个方案中选取每个类别指标的最优值，形成理想方案A0，A0＝[p01,p02,...,p0n]T其中，网络总风险度取最小值，资源风险均衡度取最大值，业务风险均衡度取最大值；记A0中第f(f＝1,2,...,n)个指标的值为p0f；(2)构建被评价方案指标与理想方案指标的同一度矩阵：由被评价方案Ai(i＝1,2,...,m)中各指标pij与理想方案A0中对应指标值p0f的同一度aij，可得到同一度矩阵T，即为

【专利技术属性】
技术研发人员：杨济海，伍小生，彭汐单，李东，刘杰，王华，付萍萍，蔡志民，王国欢，巢玉坚，胡游君，邱玉祥，吕顺利，邓伟，施健，马远东，陆涛，刘洋，杨旭斌，张璐璠，邓永康，李石君，余伟，李宇轩，李敏，陈雪莲，付晨，
申请(专利权)人：国网江西省电力公司信息通信分公司，南京南瑞集团公司，国家电网公司，武汉大学，
类型：发明
国别省市：江西,36