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龍圖騰網恭喜重慶品勝科技有限公司申請的專利一種基于改進蟻群算法的光資源最優路徑的獲取方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115695290B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-21發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211181760.8，技術領域涉及：H04L45/12；該發明授權一種基于改進蟻群算法的光資源最優路徑的獲取方法是由徐鵬飛;羅維;崔波設計研發完成，并于2022-09-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于改進蟻群算法的光資源最優路徑的獲取方法在說明書摘要公布了：本發明提供了一種基于改進蟻群算法的光資源最優路徑的獲取方法，具體包括以下步驟：S1：根據光資源網絡搭建一個有權的無向圖G＝V，E，V是無向圖的節點的集合，所述節點包括與光資源網絡對應的起點節點、目的點節點以及多個光交箱的拓補圖節點，E是無向圖的弧的集合，表示兩個節點之間連接的光纜；S2：利用基于Metropolis準則改進蟻群算法在無向圖G上搜索計算得到若干個當前蟻群最優路徑和與其對應的目標適應度值，同時更新當前蟻群最優路徑的信息素；S3：選擇不同的半程交叉優化策略來優化當前蟻群最優路徑，得到側重不同的優化型最優路徑和與其對應的最小目標適應度值，同時更新優化型最優路徑的信息素。

本發明授權一種基于改進蟻群算法的光資源最優路徑的獲取方法在權利要求書中公布了：1.一種基于改進蟻群算法的光資源最優路徑的獲取方法，其特征在于，所述獲取方法具體包括以下步驟：S1：根據光資源網絡搭建一個有權的無向圖G=（V，E），V是無向圖的節點的集合，所述節點包括與光資源網絡對應的起點節點、目的點節點以及多個光交箱的拓補圖節點，E是無向圖的弧的集合，表示兩個節點之間連接的光纜，Si,j是弧Si,j的權值，表示實際光在光纜中所走過的路程；S2：利用基于Metropolis準則改進蟻群算法在無向圖G上搜索計算得到若干個當前蟻群最優路徑和與其對應的目標適應度值，同時更新當前蟻群最優路徑的信息素；S3：根據不同的目標適應度值來選擇對應的半程交叉優化策略對當前蟻群最優路徑進行優化，得到側重不同的優化型最優路徑和與其對應的最小目標適應度值，同時更新優化型最優路徑的信息素；具體的，所述半程交叉優化策略包括第一種半程交叉優化策略、第二種半程交叉優化策略、第三種半程交叉優化策略、第四種半程交叉優化策略；當選擇第一種半程交叉優化策略時，具體包括以下步驟：S31：利用基于Metropolis準則改進的蟻群算法計算搜索到的若干個當前蟻群最優路徑的實際總長度L，并按照從小到大排序；S32：選取排名前20%的當前蟻群最優路徑作為待交叉路徑來進行半程交叉優化，具體包括以下步驟：S321：依次從待交叉路徑中選取一條待優化路徑，選取其中心節點將待優化路徑切分為前后兩段，其前半段記為A段，后半段記為B段，分別計算A段和B段的實際總長度L；S322：從排除待優化路徑以外的路徑中選取出包含待優化路徑的中心節點的路徑，并將其同樣以該中心節點處切分為前后兩段，所有被切分的路徑的前半段都包含在集合N中，所有被切分的路徑的后半段都包含在集合M中，分別計算集合N中前半段和集合M中后半段的實際總長度L；S323：將A段的L與集合N中前半段的L進行比較，若A段的L最小，則不替換，否則從集合N中選取擁有最小L的前半段與A段進行替換；S324：將B段的L與集合M中后半段的L進行比較，若B段的L最小，則不替換，否則從集合M中選取擁有最小L的后半段與B段進行替換；S325：得到若干個新的路徑，從中選取實際總長度L最小的路徑作為優化型最優路徑并更新優化型最優路徑的信息素；當選擇第二種半程交叉優化策略時，具體包括以下步驟：S31：利用基于Metropolis準則改進的蟻群算法計算搜索到的若干個當前蟻群最優路徑的跳纖次數T，并按照從小到大排序；S32：選取排名前20%的當前蟻群最優路徑作為待交叉路徑進行半程交叉優化，具體包括以下步驟：S321：依次從待交叉路徑中選取一條待優化路徑，選取其中心節點將待優化路徑切分為前后兩段，其前半段記為A段，后半段記為B段，分別計算A段和B段的跳纖次數T；S322：從排除待優化路徑以外的路徑中選取出包含待優化路徑的中心節點的路徑，并將其同樣以該中心節點處切分為前后兩段，所有被切分的路徑的前半段都包含在集合N中，所有被切分的路徑的后半段都包含在集合M中，分別計算集合N中前半段和集合M中后半段的跳纖次數T；S323：將A段的T與集合N中前半段的T進行比較，若A段的T最小，則不替換，否則從集合N中選取擁有最小T的前半段與A段進行替換；S324：將B段的T與集合M中后半段的T進行比較，若B段的T最小，則不替換，否則從集合M中選取擁有最小T的后半段與B段進行替換；S325：得到若干個新的路徑，從中選取跳纖次數T最小的路徑作為優化型最優路徑并更新優化型最優路徑的信息素；當選擇第三種半程交叉優化策略時，具體包括以下步驟：S31：利用基于Metropolis準則改進的蟻群算法計算搜索到的若干個當前蟻群最優路徑的平均端口占用率P，并按照從小到大排序；S32：選取排名前20%的當前蟻群最優路徑作為待交叉路徑進行半程交叉優化，具體包括以下步驟：S321：依次從待交叉路徑中選取一條待優化路徑，選取其中心節點將待優化路徑切分為前后兩段，其前半段記為A段，后半段記為B段，分別計算A段和B段的平均端口占用率P；S322：從排除待優化路徑以外的路徑中選取出包含待優化路徑的中心節點的路徑，并將其同樣以該中心節點處切分為前后兩段，所有被切分的路徑的前半段都包含在集合N中，所有被切分的路徑的后半段都包含在集合M中，分別計算集合N中前半段和集合M中后半段的平均端口占用率P；S323：將A段的P與集合N中前半段的P進行比較，若A段的P最小，則不替換，否則從集合N中選取擁有最小P的前半段與A段進行替換；S324：將B段的P與集合M中后半段的P進行比較，若B段的P最小，則不替換，否則從集合M中選取擁有最小P的后半段與B段進行替換；S325：得到若干個新的路徑，從中選取平均端口占用率P最小的路徑作為優化型最優路徑并更新優化型最優路徑的信息素；當選擇第三種半程交叉優化策略時，具體包括以下步驟：S31：利用基于Metropolis準則改進的蟻群算法計算搜索到的若干個當前蟻群最優路徑的綜合目標適應度值C，并按照從小到大排序；S32：選取排名前20%的當前蟻群最優路徑作為待交叉路徑進行半程交叉優化，具體包括以下步驟：S321：依次從待交叉路徑中選取一條待優化路徑，選取其中心節點將待優化路徑切分為前后兩段，其前半段記為A段，后半段記為B段，分別計算A段和B段的綜合目標適應度值C；S322：從排除待優化路徑以外的路徑中選取出包含待優化路徑的中心節點的路徑，并將其同樣以該中心節點處切分為前后兩段，所有被切分的路徑的前半段都包含在集合N中，所有被切分的路徑的后半段都包含在集合M中，分別計算集合N中前半段和集合M中后半段的綜合目標適應度值C；S323：將A段的C與集合N中前半段的C進行比較，若A段的C最小，則不替換，否則從集合N中選取擁有最小C的前半段與A段進行替換；S324：將B段的C與集合M中后半段的C進行比較，若B段的C最小，則不替換，否則從集合M中選取擁有最小C的后半段與B段進行替換；S325：得到若干個新的路徑，從中選取綜合目標適應度值C最小的路徑作為優化型最優路徑并更新優化型最優路徑的信息素。

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