【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于软件定义光网络中控制平面跨层生存性设计领域，具体是在控制平面中将区域管控与集中管控相结合的一种采用改进a*算法的软件光网络控制器部署方法及系统。
技术介绍
1、控制器部署算法是指在网络或系统中，根据一定的规则和目标，将控制器合理地部署到各个节点或位置上，以实现对系统的有效控制和优化。其主要目的是提高系统的控制效率、降低延迟、增强可靠性和稳定性。
2、软件光网络控制器(software optical network controller,sonc)的部署方法可以根据具体的网络架构、硬件条件和业务需求有所不同。目前，主要有如下方式：1.基于最小割的控制器部署算法对于同一簇内的增强了控制面生存性，却忽略对不同簇之间的控制平面的生存性，并且没有解决多个同级别控制器的冲突问题。2.基于最小点覆盖的控制平面(control plane based on minimum point covering，cp-mpc)算法，采用“保护+恢复”机制，有效降低了多网络簇控制平面多控制器冲突问题，但其控制器部署成本较大。3.以控制时延为约束条件的控制器部署(delay-constrained deployment，dcd)算法，保证了用户对时延的需求，在一定基础上减少了控制器成本，但并没有考虑到链路故障所带来的影响。4.生存性条件约束下的软件定义光网络控制器部署算法，例如中国专利cn111953522a，能完全保证网络的生存性需求，但是它对于控制链路长度进行了限制，在链路较长的网络中表现欠佳。并且在网络故障概率量化方面存在不
3、综上，目前的软件光网络控制器部署方式存在较多不足，主要在于无法快速找到符合链路要求和时延要求的控制器节点集合，这就导致了系统鲁棒性不足，部署成本高。
技术实现思路
1、基于现有技术存在的问题，本专利技术提出了一种采用改进a*算法的软件光网络控制器部署方法及系统，本部署方法及系统利用改进的a*算法，生成可能的控制器节点集合，根据对可靠性和传输时延的约束条件下，生成所需部署控制器的数量及所需部署控制器的位置。并且可以由此给出能够满足可靠性的节点对，通过最小点支配集方法计算出部署方案。与现有的同类型技术相比，本部署方法及系统能在满足给定可靠性性能条件下，降低控制器冗余，提高控制器反应速度，降低了部署成本。
2、在本专利技术的第一方面，本专利技术提出了一种采用改进a*算法的软件光网络控制器部署方法，所述方法包括：
3、获取网络节点集合，并将所述网络节点集合划分为起始节点集合和目标节点集合；
4、通过改进a*算法求出任意起始节点到所有目标节点的无重边最短路径以及路径长度，得到第一路径集合；
5、根据任意起始节点到所有目标节点的特定时延要求，从所述第一路径集合中筛选得到满足时延条件的第二路径集合；
6、根据任意起始节点到所有目标节点的链路错误概率，从所述第二路径集合中筛选得到满足可靠性条件的第三路径集合；
7、根据所述第三路径集合，确定出需要部署控制器的第一节点集合。
8、进一步的，所述通过改进a*算法求出任意起始节点到所有目标节点的无重边最短路径以及路径长度，得到第一路径集合包括：
9、从预设开放列表中选择具有最低综合代价值的节点作为当前节点；
10、若当前节点为目标节点，则重建路径并返回结果；否则，将当前节点从预设开放列表中移除，并添加到预设关闭列表；
11、遍历当前节点的所有邻居节点；
12、若邻居节点在预设关闭列表中，则跳过该邻居节点；
13、若邻居节点不在预设开放列表中，则将所述邻居节点添加到开放列表中，并根据平滑过渡的启发式函数计算当前节点到邻居节点的估计代价值以及起始节点到当前节点的实际代价值，并根据实际代价值和估计代价值计算得到起点到邻居节点的综合代价值；
14、若邻居节点在预设开放列表中，则检查通过当前节点并到达该邻居节点的实际代价值是否更低，如果更低，则更新估计代价值、实际代价值和综合代价值，并更新该邻居节点的父节点为当前节点；
15、重复上述步骤，直至找到目标节点或者所述预设开放列表为空；
16、当确定出终点时，从终点开始，通过父节点指针逐步回溯到起点，从而构建出从起点到终点的最短路径构成第一路径集合。
17、进一步的，所述根据平滑过渡的启发式函数计算当前节点到邻居节点的估计代价值包括：
18、当预设开放列表中的已探索节点数量少于预设阈值时，则采用宽松的启发式函数计算得到当前节点到邻居节点的估计代价值；
19、当预设开放列表中的已探索节点数量不小于预设阈值时，则采用收紧的启发式函数计算得到当前节点到邻居节点的估计代价值；
20、根据预设开放列表中已探索节点数量与预设阈值的比值，计算得到动态平滑因子；
21、根据所述动态平滑因子，调整所述当前节点到邻居节点的估计代价值。
22、进一步的，所述宽松的启发式函数为最小松弛程度系数对应的当前节点到邻居节点的估计代价；所述收紧的启发式函数为最大收紧程度系数对应的当前节点到邻居节点的估计代价。
23、进一步的，所述方法还包括：
24、根据所述需要部署控制器的第一节点集合，确定出与当前交换机节点直连的控制器集合；
25、根据当前交换机节点与各个控制器的直连路径长度，得到当前交换机节点所属的控制器。
26、进一步的，所述方法还包括：
27、根据所述需要部署控制器的第一节点集合，确定出第一节点集合中任意节点与其他节点之间的路径长度均值；
28、根据所述第一路径集合与所述需要部署控制器的第一节点集合，确定出第一节点集合中任意节点到其他节点的无环路径数量；
29、根据所述第一节点集合中任意节点与其他节点之间的路径长度均值以及第一节点集合中任意节点到其他节点的无环路径数量，确定出需要部署中心控制器的节点。
30、进一步的，所述根据所述第一节点集合中任意节点与其他节点之间的路径长度均值以及第一节点集合中任意节点到其他节点的无环路径数量，确定出需要部署中心控制器的节点包括：
31、根据第一节点集合中任意节点与其他节点之间的路径长度均值的最大值、最小值和当前值，计算得到当前节点的归一化路径长度均值；
32、根据第一节点集合中任意节点到其他节点的无环路径数量的最大值和当前值，计算得到当前节点的归一化无环路径数量值；
33、根据当前节点的归一化路径长度均值和归一化无环路径数量值，计算得到当前节点的得分值；
34、根据各个节点的得分值，确定出得分值最高的节点作为需要部署中心控制器的节点。
35、在本专利技术的第二方面，本专利技术还提出了一种采用改进a*算法的软件光网络控制器部署系统，所述系统包括：
36、第一接入单元，本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种采用改进A*算法的软件光网络控制器部署方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种采用改进A*算法的软件光网络控制器部署方法，其特征在于，所述通过改进A*算法求出任意起始节点到所有目标节点的无重边最短路径以及路径长度，得到第一路径集合包括：
3.根据权利要求2所述的一种采用改进A*算法的软件光网络控制器部署方法，其特征在于，所述根据平滑过渡的启发式函数计算当前节点到邻居节点的估计代价值包括：
4.根据权利要求3所述的一种采用改进A*算法的软件光网络控制器部署方法，其特征在于，所述宽松的启发式函数为最小松弛程度系数对应的当前节点到邻居节点的估计代价；所述收紧的启发式函数为最大收紧程度系数对应的当前节点到邻居节点的估计代价。
5.根据权利要求1所述的一种采用改进A*算法的软件光网络控制器部署方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求1或5所述一种采用改进A*算法的软件光网络控制器部署方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.根据权利要求6所述一种采用改进A*算法的软件光网络控制器
8.一种采用改进A*算法的软件光网络控制器部署系统，其特征在于，所述系统包括：
9.根据权利要求8所述的一种采用改进A*算法的软件光网络控制器部署系统，其特征在于，所述系统包括：
10.根据权利要求8或9所述的一种采用改进A*算法的软件光网络控制器部署系统，其特征在于，所述系统包括：
...【技术特征摘要】
1.一种采用改进a*算法的软件光网络控制器部署方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种采用改进a*算法的软件光网络控制器部署方法，其特征在于，所述通过改进a*算法求出任意起始节点到所有目标节点的无重边最短路径以及路径长度，得到第一路径集合包括：
3.根据权利要求2所述的一种采用改进a*算法的软件光网络控制器部署方法，其特征在于，所述根据平滑过渡的启发式函数计算当前节点到邻居节点的估计代价值包括：
4.根据权利要求3所述的一种采用改进a*算法的软件光网络控制器部署方法，其特征在于，所述宽松的启发式函数为最小松弛程度系数对应的当前节点到邻居节点的估计代价；所述收紧的启发式函数为最大收紧程度系数对应的当前节点到邻居节点的估计代价。
5.根据权利要求1所述的一种采用改进a*...
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