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龍圖騰網(wǎng)恭喜北京長亭科技有限公司申請的專利一種分布式網(wǎng)絡(luò)節(jié)點心跳消息的傳輸優(yōu)化方法及裝置獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119449676B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-04發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510026649.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H04L43/10；該發(fā)明授權(quán)一種分布式網(wǎng)絡(luò)節(jié)點心跳消息的傳輸優(yōu)化方法及裝置是由趙天增;朱文雷;劉金釗;徐鵬志;崔勤設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-01-08向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種分布式網(wǎng)絡(luò)節(jié)點心跳消息的傳輸優(yōu)化方法及裝置在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種分布式網(wǎng)絡(luò)節(jié)點心跳消息的傳輸優(yōu)化方法及裝置，包括：獲取分布式網(wǎng)絡(luò)節(jié)點間的網(wǎng)絡(luò)鏈路數(shù)據(jù)；從網(wǎng)絡(luò)鏈路數(shù)據(jù)中提取影響分布式網(wǎng)絡(luò)節(jié)點鏈路通信的多個影響因子，將多個影響因子輸入至訓(xùn)練好的門控循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，通過門控循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對分布式網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的鏈路通信狀態(tài)和心跳消息發(fā)送頻率的調(diào)整策略進(jìn)行預(yù)測；根據(jù)門控循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測結(jié)果，調(diào)整節(jié)點心跳消息的發(fā)送頻率，并利用蟻群算法優(yōu)化分布式網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的消息傳遞鏈路。本發(fā)明能夠確保在弱通信和帶寬受限的環(huán)境下動態(tài)優(yōu)化心跳檢測頻率，顯著的提升心跳檢測效率和減少網(wǎng)絡(luò)負(fù)載。

本發(fā)明授權(quán)一種分布式網(wǎng)絡(luò)節(jié)點心跳消息的傳輸優(yōu)化方法及裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種分布式網(wǎng)絡(luò)節(jié)點心跳消息的傳輸優(yōu)化方法，其特征在于，包括：獲取分布式網(wǎng)絡(luò)節(jié)點間的網(wǎng)絡(luò)鏈路數(shù)據(jù)；從所述網(wǎng)絡(luò)鏈路數(shù)據(jù)中提取影響分布式網(wǎng)絡(luò)節(jié)點鏈路通信的多個影響因子，將所述多個影響因子輸入至訓(xùn)練好的門控循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，通過所述門控循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對分布式網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的鏈路通信狀態(tài)和心跳消息發(fā)送頻率的調(diào)整策略進(jìn)行預(yù)測；根據(jù)門控循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測結(jié)果，調(diào)整節(jié)點心跳消息的發(fā)送頻率，并利用蟻群算法優(yōu)化分布式網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的消息傳遞鏈路；其中，從所述網(wǎng)絡(luò)鏈路數(shù)據(jù)中提取影響分布式網(wǎng)絡(luò)節(jié)點鏈路通信的多個影響因子的步驟包括：根據(jù)監(jiān)測到的網(wǎng)絡(luò)鏈路數(shù)據(jù)計算帶寬利用率、傳輸延時和丟包率；按照下式對計算出的所述帶寬利用率、傳輸延時和丟包率進(jìn)行歸一化處理： ； ； ； ； ；根據(jù)下式計算分布式網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的狀態(tài)參數(shù)值： ； 1；其中，為、、的權(quán)重系數(shù)，、、為、去除異常值之后的結(jié)果；將當(dāng)前時刻的帶寬利用率、當(dāng)前時刻的傳輸延時、當(dāng)前時刻的丟包率和上一時刻的分布式網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的通信狀態(tài)作為影響因子輸入至門控循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入層；其中，所述通過所述門控循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對分布式網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的鏈路通信狀態(tài)和心跳消息發(fā)送頻率的調(diào)整策略進(jìn)行預(yù)測的步驟包括：若門控循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸出小于預(yù)設(shè)閾值，則分布式網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的鏈路通信為健康狀態(tài)，縮短心跳消息的發(fā)送間隔；若門控循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸出大于預(yù)設(shè)閾值，則分布式網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的鏈路通信為預(yù)警狀態(tài)，維持心跳消息的發(fā)送間隔不變；其中，所述利用蟻群算法優(yōu)化分布式網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的消息傳遞鏈路的步驟包括：根據(jù)下式計算當(dāng)前節(jié)點選擇下一節(jié)點的概率： ； ； ； ； ； ；其中，表示當(dāng)前鏈路狀態(tài)下節(jié)點到節(jié)點的信息素濃度；表示螞蟻在不斷尋找路徑的過程中未訪問過的路徑節(jié)點集合；表示啟發(fā)式信息；是調(diào)節(jié)信息素和啟發(fā)式信息的權(quán)重參數(shù)；表示信息素?fù)]發(fā)率；表示螞蟻s通過當(dāng)前所選擇的鏈路時鏈路狀態(tài)所增加的信息素量，當(dāng)通信成功且鏈路質(zhì)量好時取常量，當(dāng)通信失敗或鏈路質(zhì)量差時為0；表示上一鏈路狀態(tài)下節(jié)點到節(jié)點的信息素濃度；為傳輸延遲對應(yīng)的啟發(fā)式信息值；為丟包率對應(yīng)的啟發(fā)式信息值；表示節(jié)點負(fù)載對應(yīng)的啟發(fā)式信息值；是節(jié)點i到節(jié)點j的延遲；是節(jié)點i到節(jié)點j的丟包率；是節(jié)點i的當(dāng)前負(fù)載；是初始信息素濃度；、、是、、對應(yīng)的權(quán)重系數(shù)；將概率最高的節(jié)點作為消息傳遞的下一節(jié)點，重復(fù)執(zhí)行螞蟻的行為模擬和信息素更新，直到滿足最大迭代次數(shù)，將螞蟻最多的消息傳遞路徑作為最佳路徑。

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