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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利一种大规模网络流量的优化方法及系统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：CN120856654B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202511328963.9，技术领域涉及：H04L47/2483；该发明授权一种大规模网络流量的优化方法及系统是由谢鲲;王乐乐;刘彩苹;曾鑫;文吉刚设计研发完成，并于2025-09-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种大规模网络流量的优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种大规模网络流量的优化方法及系统，包括：采用分层流量工程策略，对象流用线性规划精确优化，鼠流用启发式算法快速分配，提高计算效率；采用轻量级路由更新策略，在线性规划优化模型中引入L1范数约束，限制路由配置变更的幅度，减少路由表更新开销；鲁棒流量工程策略采用于邻域的故障恢复机制，实现对链路故障的快速响应，确保网络性能的稳定性，仅在其n跳邻域内局部重优化，实现毫秒级恢复；本发明在保持最优流量分配质量的同时显著提升大规模网络的效率、稳定性与鲁棒性，大幅减少路由表更新量，并提升对链路故障的响应速度；本发明可广泛应用于大规模网络中的流量优化和管理，特别适用于数据中心网络和运营商广域网等场景。

本发明授权一种大规模网络流量的优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种大规模网络流量的优化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、从预设部署的采集设备和采样率收集网络流量数据，基于源节点‑目的节点关系构建二维流量需求矩阵；判断链路是否存在故障，若链路未检测到故障，执行步骤S2；若链路检测到故障，执行步骤S5；所述二维流量需求矩阵是一个大小为的矩阵，其中每个元素表示从源节点到目的节点的流量需求； S2、应用层次化流量工程策略，根据流量对性能的贡献度以及预设阈值k将流量需求划分为象流集合和鼠流集合，其中象流集合为占据主要带宽资源的流量，鼠流为占据带宽资源较少的背景流量； S3、对所述象流集合采用线性规划模型进行精确优化，最小化最大链路利用率，对所述鼠流集合采用启发式算法进行快速流量分配； S4、应用轻量级路由更新策略，在所述线性规划模型中引入L1范数约束，以限制流量分配策略的变化幅度，减少路由表更新开销； 所述轻量级路由更新策略根据流量需求在相邻时间间隔的变化将流量矩阵分类为四个集合：保持鼠流的需求集合、象流转变为鼠流的需求集合、鼠流转变为象流的需求集合以及保持象流的需求集合； 所述保持鼠流的需求集合和象流转变为鼠流的需求集合采用保留前一时间槽的流量分配策略；所述鼠流转变为象流的需求集合采用线性规划模型确定的最优流量分配策略； 所述保持象流的需求集合在线性规划模型中引入历史保持性约束，确保分配与前一时间槽保持最大程度的一致； 所述历史保持性约束采用范数近似范数差异，所述范数表达式为： 其中，表示分配变化，表示时刻流量需求在链路上的分流比，表示时刻流量需求在链路上的分流比，表示指示函数； 所述范数表达式为： 采用范数近似范数差异包括以下步骤： 为每个源‑目的对与链路对定义辅助变量，用于表示流量分配变化幅度，保证； 将绝对值差异转换为线性不等式，用于保持线性规划模型结构；在目标函数中引入上界范数约束，即，用于控制整体变动范围，所述目标函数为： 其中，表示目标函数，表示最大链路利用率，表示权重因子； 所述目标函数的目的是最小化网络的最大链路利用率，包括流量守恒约束、邻域链路容量约束、邻域变量范围约束以及固定链路分配约束； 所述流量守恒约束限制任意源‑目的对的所有非源非目的节点的中间节点流入总流量等于流出总流量，所述流量守恒约束在新的链路集合满足以下条件： 其中，表示与节点直接相连的相邻节点，在中，遍历所有与节点之间存在链路的节点，在中，遍历所有与节点之间存在链路的节点；所述邻域链路容量约束限制邻域链路集合内每一条链路承载的所有流量之和不得超过链路容量与当前最大链路利用率的乘积，所述邻域链路容量约束仅应用在需要重新优化的局部邻域链路上，所述邻域链路容量约束的表达式为： 其中，表示网络中所有节点的集合，容量约束对中所有源‑目的节点对进行遍历；所述邻域变量范围约束限制了优化变量的取值范围，所述邻域链路集合内每一条链路分配比例必须在0和1之间，表达式为： 所述固定链路分配约束限制所有位于固定链路集合内链路的流量分配比例必须与故障发生前的流量分配比例相等，表达式为： S5、使用鲁棒流量工程策略，基于邻域局部故障恢复策略，在链路故障发生时，使流量重新分配限制在故障链路的邻域范围内； 所述鲁棒流量工程策略通过定义故障链路的n跳邻域恢复局部故障，所述n跳邻域包括故障链路的两个端点和以及n跳相邻节点和连接这些节点的边，所述鲁棒流量工程策略具体包括以下步骤：当链路故障发生时，从全局链路集合中移除故障链路，得到新的链路集合； 提取所述故障链路的n跳邻域，并将所述n跳邻域内的未故障链路构成邻域链路集合，所述邻域链路集合与新链路集合的差集定义为固定链路集合； 在重新计算流量分配时，对于网络中任意一个源‑目的流量对，仅计算在所述邻域链路集合内各链路上的最优流量分配比例，保持所述固定链路集合上的分配策略不变； S6、合并步骤S3与步骤S4生成的流量分配方案，将优化计算得到的路由配置下发至数据平面的转发设备，确保流量按优化方案高效转发。

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