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龍圖騰網恭喜電子科技大學申請的專利一種基于多目標優(yōu)化的高效網絡拓撲信息搜集方法獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114611393B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-30發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202210241419.0，技術領域涉及：G06F30/27；該發(fā)明授權一種基于多目標優(yōu)化的高效網絡拓撲信息搜集方法是由費高雷;劉晨;翟學萌;胡光岷設計研發(fā)完成，并于2022-03-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于多目標優(yōu)化的高效網絡拓撲信息搜集方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開一種基于多目標優(yōu)化的高效網絡拓撲信息搜集方法，應用于互聯網領域，針對現有技術在隨著測量目標數量的增大，搜集到的拓撲信息越來越少的問題；本發(fā)明的方法通過進化引導算法進行初始探測，獲取一定數量的路徑信息；利用這些路徑信息搭建訓練模型，該模型建立目的IP與路徑信息之間的映射關系，從而近似IP地址的分布函數；神經網絡通過訓練逼近分布函數，同時將最大化探測拓撲信息添加至目標函數實現多目標優(yōu)化；利用神經網絡計算關于目的IP的梯度，可根據該模型結構信息找到能夠獲取有效拓撲信息的目的IP；添加新產生的目的IP和探測得到的路徑信息至訓練集，迭代訓練修正模型；從而在相同探測次數的基礎上，實現拓撲信息的高效探測。

本發(fā)明授權一種基于多目標優(yōu)化的高效網絡拓撲信息搜集方法在權利要求書中公布了：1.一種基于多目標優(yōu)化的高效網絡拓撲信息搜集方法，其特征在于，包括：S1、對隨機選取的探測目標地址IP進行Traceroute，收集路徑信息；S2、根據搜集到的路徑信息得到訓練集，根據訓練集對神經網絡模型進行訓練，從而建立目的IP與途徑IP覆蓋分區(qū)之間的對應關系；步驟S2所述神經網絡模型對應的目標函數為：Fx,θ＝w1×loss+w2p2+w3×σ2其中，loss表示預測覆蓋位圖和真實覆蓋位圖之間的距離，p2表示網絡分區(qū)總覆蓋率，σ2表示各分區(qū)覆蓋次數的方差，w1、w2、w3分別為loss、p2、σ2的權重；S3、利用已經訓練好的神經網絡模型計算關于目的IP的梯度，依據梯度信息引導待突變的目的IP生成新的目的IP。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人電子科技大學，其通訊地址為：611731 四川省成都市高新區(qū)(西區(qū))西源大道2006號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。