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龙图腾网恭喜重庆品胜科技有限公司申请的专利一种基于改进蚁群算法的光资源最优路径的获取方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115695290B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211181760.8，技术领域涉及：H04L45/12；该发明授权一种基于改进蚁群算法的光资源最优路径的获取方法是由徐鹏飞;罗维;崔波设计研发完成，并于2022-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进蚁群算法的光资源最优路径的获取方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于改进蚁群算法的光资源最优路径的获取方法，具体包括以下步骤：S1：根据光资源网络搭建一个有权的无向图G＝V，E，V是无向图的节点的集合，所述节点包括与光资源网络对应的起点节点、目的点节点以及多个光交箱的拓补图节点，E是无向图的弧的集合，表示两个节点之间连接的光缆；S2：利用基于Metropolis准则改进蚁群算法在无向图G上搜索计算得到若干个当前蚁群最优路径和与其对应的目标适应度值，同时更新当前蚁群最优路径的信息素；S3：选择不同的半程交叉优化策略来优化当前蚁群最优路径，得到侧重不同的优化型最优路径和与其对应的最小目标适应度值，同时更新优化型最优路径的信息素。

本发明授权一种基于改进蚁群算法的光资源最优路径的获取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进蚁群算法的光资源最优路径的获取方法，其特征在于，所述获取方法具体包括以下步骤：S1：根据光资源网络搭建一个有权的无向图G=（V，E），V是无向图的节点的集合，所述节点包括与光资源网络对应的起点节点、目的点节点以及多个光交箱的拓补图节点，E是无向图的弧的集合，表示两个节点之间连接的光缆，Si,j是弧Si,j的权值，表示实际光在光缆中所走过的路程；S2：利用基于Metropolis准则改进蚁群算法在无向图G上搜索计算得到若干个当前蚁群最优路径和与其对应的目标适应度值，同时更新当前蚁群最优路径的信息素；S3：根据不同的目标适应度值来选择对应的半程交叉优化策略对当前蚁群最优路径进行优化，得到侧重不同的优化型最优路径和与其对应的最小目标适应度值，同时更新优化型最优路径的信息素；具体的，所述半程交叉优化策略包括第一种半程交叉优化策略、第二种半程交叉优化策略、第三种半程交叉优化策略、第四种半程交叉优化策略；当选择第一种半程交叉优化策略时，具体包括以下步骤：S31：利用基于Metropolis准则改进的蚁群算法计算搜索到的若干个当前蚁群最优路径的实际总长度L，并按照从小到大排序；S32：选取排名前20%的当前蚁群最优路径作为待交叉路径来进行半程交叉优化，具体包括以下步骤：S321：依次从待交叉路径中选取一条待优化路径，选取其中心节点将待优化路径切分为前后两段，其前半段记为A段，后半段记为B段，分别计算A段和B段的实际总长度L；S322：从排除待优化路径以外的路径中选取出包含待优化路径的中心节点的路径，并将其同样以该中心节点处切分为前后两段，所有被切分的路径的前半段都包含在集合N中，所有被切分的路径的后半段都包含在集合M中，分别计算集合N中前半段和集合M中后半段的实际总长度L；S323：将A段的L与集合N中前半段的L进行比较，若A段的L最小，则不替换，否则从集合N中选取拥有最小L的前半段与A段进行替换；S324：将B段的L与集合M中后半段的L进行比较，若B段的L最小，则不替换，否则从集合M中选取拥有最小L的后半段与B段进行替换；S325：得到若干个新的路径，从中选取实际总长度L最小的路径作为优化型最优路径并更新优化型最优路径的信息素；当选择第二种半程交叉优化策略时，具体包括以下步骤：S31：利用基于Metropolis准则改进的蚁群算法计算搜索到的若干个当前蚁群最优路径的跳纤次数T，并按照从小到大排序；S32：选取排名前20%的当前蚁群最优路径作为待交叉路径进行半程交叉优化，具体包括以下步骤：S321：依次从待交叉路径中选取一条待优化路径，选取其中心节点将待优化路径切分为前后两段，其前半段记为A段，后半段记为B段，分别计算A段和B段的跳纤次数T；S322：从排除待优化路径以外的路径中选取出包含待优化路径的中心节点的路径，并将其同样以该中心节点处切分为前后两段，所有被切分的路径的前半段都包含在集合N中，所有被切分的路径的后半段都包含在集合M中，分别计算集合N中前半段和集合M中后半段的跳纤次数T；S323：将A段的T与集合N中前半段的T进行比较，若A段的T最小，则不替换，否则从集合N中选取拥有最小T的前半段与A段进行替换；S324：将B段的T与集合M中后半段的T进行比较，若B段的T最小，则不替换，否则从集合M中选取拥有最小T的后半段与B段进行替换；S325：得到若干个新的路径，从中选取跳纤次数T最小的路径作为优化型最优路径并更新优化型最优路径的信息素；当选择第三种半程交叉优化策略时，具体包括以下步骤：S31：利用基于Metropolis准则改进的蚁群算法计算搜索到的若干个当前蚁群最优路径的平均端口占用率P，并按照从小到大排序；S32：选取排名前20%的当前蚁群最优路径作为待交叉路径进行半程交叉优化，具体包括以下步骤：S321：依次从待交叉路径中选取一条待优化路径，选取其中心节点将待优化路径切分为前后两段，其前半段记为A段，后半段记为B段，分别计算A段和B段的平均端口占用率P；S322：从排除待优化路径以外的路径中选取出包含待优化路径的中心节点的路径，并将其同样以该中心节点处切分为前后两段，所有被切分的路径的前半段都包含在集合N中，所有被切分的路径的后半段都包含在集合M中，分别计算集合N中前半段和集合M中后半段的平均端口占用率P；S323：将A段的P与集合N中前半段的P进行比较，若A段的P最小，则不替换，否则从集合N中选取拥有最小P的前半段与A段进行替换；S324：将B段的P与集合M中后半段的P进行比较，若B段的P最小，则不替换，否则从集合M中选取拥有最小P的后半段与B段进行替换；S325：得到若干个新的路径，从中选取平均端口占用率P最小的路径作为优化型最优路径并更新优化型最优路径的信息素；当选择第三种半程交叉优化策略时，具体包括以下步骤：S31：利用基于Metropolis准则改进的蚁群算法计算搜索到的若干个当前蚁群最优路径的综合目标适应度值C，并按照从小到大排序；S32：选取排名前20%的当前蚁群最优路径作为待交叉路径进行半程交叉优化，具体包括以下步骤：S321：依次从待交叉路径中选取一条待优化路径，选取其中心节点将待优化路径切分为前后两段，其前半段记为A段，后半段记为B段，分别计算A段和B段的综合目标适应度值C；S322：从排除待优化路径以外的路径中选取出包含待优化路径的中心节点的路径，并将其同样以该中心节点处切分为前后两段，所有被切分的路径的前半段都包含在集合N中，所有被切分的路径的后半段都包含在集合M中，分别计算集合N中前半段和集合M中后半段的综合目标适应度值C；S323：将A段的C与集合N中前半段的C进行比较，若A段的C最小，则不替换，否则从集合N中选取拥有最小C的前半段与A段进行替换；S324：将B段的C与集合M中后半段的C进行比较，若B段的C最小，则不替换，否则从集合M中选取拥有最小C的后半段与B段进行替换；S325：得到若干个新的路径，从中选取综合目标适应度值C最小的路径作为优化型最优路径并更新优化型最优路径的信息素。

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