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龙图腾网恭喜电子科技大学申请的专利一种基于多目标优化的高效网络拓扑信息搜集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：CN114611393B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202210241419.0，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于多目标优化的高效网络拓扑信息搜集方法是由费高雷;刘晨;翟学萌;胡光岷设计研发完成，并于2022-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多目标优化的高效网络拓扑信息搜集方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于多目标优化的高效网络拓扑信息搜集方法，应用于互联网领域，针对现有技术在随着测量目标数量的增大，搜集到的拓扑信息越来越少的问题；本发明的方法通过进化引导算法进行初始探测，获取一定数量的路径信息；利用这些路径信息搭建训练模型，该模型建立目的IP与路径信息之间的映射关系，从而近似IP地址的分布函数；神经网络通过训练逼近分布函数，同时将最大化探测拓扑信息添加至目标函数实现多目标优化；利用神经网络计算关于目的IP的梯度，可根据该模型结构信息找到能够获取有效拓扑信息的目的IP；添加新产生的目的IP和探测得到的路径信息至训练集，迭代训练修正模型；从而在相同探测次数的基础上，实现拓扑信息的高效探测。

本发明授权一种基于多目标优化的高效网络拓扑信息搜集方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多目标优化的高效网络拓扑信息搜集方法，其特征在于，包括：S1、对随机选取的探测目标地址IP进行Traceroute，收集路径信息；S2、根据搜集到的路径信息得到训练集，根据训练集对神经网络模型进行训练，从而建立目的IP与途径IP覆盖分区之间的对应关系；步骤S2所述神经网络模型对应的目标函数为：Fx,θ＝w1×loss+w2p2+w3×σ2其中，loss表示预测覆盖位图和真实覆盖位图之间的距离，p2表示网络分区总覆盖率，σ2表示各分区覆盖次数的方差，w1、w2、w3分别为loss、p2、σ2的权重；S3、利用已经训练好的神经网络模型计算关于目的IP的梯度，依据梯度信息引导待突变的目的IP生成新的目的IP。

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