本發(fā)明涉及虛擬局域網(wǎng)，尤其涉及一種基于高速信號(hào)連接switch劃分vlan為網(wǎng)卡的通信系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
：：1、虛擬局域網(wǎng)(vlan)技術(shù)屬于網(wǎng)絡(luò)工程與管理領(lǐng)域，特別是在局域網(wǎng)(lan)的設(shè)計(jì)與運(yùn)用中。vlan允許網(wǎng)絡(luò)管理員在一個(gè)物理網(wǎng)絡(luò)上創(chuàng)建多個(gè)邏輯分割，每個(gè)分割都作為獨(dú)立的網(wǎng)絡(luò)域運(yùn)行，增加了網(wǎng)絡(luò)的靈活性與安全性。這種技術(shù)通過在網(wǎng)絡(luò)設(shè)備，如交換機(jī)(switches)上配置vlan標(biāo)識(shí)來實(shí)現(xiàn)，從而使得不同vlan的數(shù)據(jù)包能夠在同一物理網(wǎng)絡(luò)上隔離傳輸。通過這種方式，vlan技術(shù)能夠減少?gòu)V播域，提高網(wǎng)絡(luò)的效率，同時(shí)加強(qiáng)數(shù)據(jù)的安全性和隔離性。vlan的配置和管理需要支持vlan功能的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備和相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)管理軟件，通過這些設(shè)備和軟件可以靈活地對(duì)網(wǎng)絡(luò)的邏輯結(jié)構(gòu)進(jìn)行設(shè)計(jì)和調(diào)整，以適應(yīng)不同的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用需求。2、其中，基于高速信號(hào)連接switch劃分vlan為網(wǎng)卡的通信系統(tǒng)是一種利用vlan技術(shù)在物理網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部創(chuàng)建多個(gè)邏輯網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)方式。這種系統(tǒng)的目的是通過對(duì)交換機(jī)進(jìn)行配置，將高速信號(hào)連接劃分為不同的虛擬網(wǎng)絡(luò)(vlans)，從而為連接到交換機(jī)的每個(gè)網(wǎng)卡提供獨(dú)立的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。這樣做的效果包括提高了網(wǎng)絡(luò)的安全性，因?yàn)閿?shù)據(jù)在不同的vlan間是隔離的；增加了網(wǎng)絡(luò)的靈活性，因?yàn)榭梢愿鶕?jù)需要對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行邏輯上的劃分而不需要改變物理連接；并且優(yōu)化了網(wǎng)絡(luò)的性能，通過減少不必要的數(shù)據(jù)廣播來減輕網(wǎng)絡(luò)擁堵。3、傳統(tǒng)系統(tǒng)在實(shí)際運(yùn)作中常因?yàn)槿狈?shí)時(shí)和精確的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)監(jiān)測(cè)，難以有效預(yù)測(cè)未來流量模式和需求，導(dǎo)致資源調(diào)配和流量控制策略的反應(yīng)不夠靈活或迅速。此外，傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)配置調(diào)整往往依賴人工干預(yù)，缺乏高效的自動(dòng)化工具，使得網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化響應(yīng)緩慢，不能及時(shí)適應(yīng)流量變化和需求波動(dòng)。缺少深入的行為模式分析，使得網(wǎng)絡(luò)管理和優(yōu)化缺乏針對(duì)性，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)資源分配不夠合理，影響了網(wǎng)絡(luò)的整體性能和數(shù)據(jù)傳輸效率。這些不足最終導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量下降，用戶體驗(yàn)受損，網(wǎng)絡(luò)維護(hù)和管理成本增加。技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路1、本發(fā)明的目的是解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的缺點(diǎn)，而提出的一種基于高速信號(hào)連接switch劃分vlan為網(wǎng)卡的通信系統(tǒng)。2、為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用了如下技術(shù)方案:一種基于高速信號(hào)連接switch劃分vlan為網(wǎng)卡的通信系統(tǒng)包括網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)監(jiān)測(cè)模塊、流量預(yù)測(cè)模塊、資源調(diào)配決策模塊、流量控制執(zhí)行模塊、行為模式分析模塊、vlan配置調(diào)整模塊、資源分配優(yōu)化模塊、網(wǎng)絡(luò)配置自適應(yīng)調(diào)整模塊；3、所述網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)監(jiān)測(cè)模塊基于軟件定義網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，采用時(shí)間序列分析法和異常檢測(cè)算法進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)帶寬利用率、延遲和丟包率指標(biāo)的實(shí)時(shí)監(jiān)控，并分析網(wǎng)絡(luò)行為，生成網(wǎng)絡(luò)性能指標(biāo)；4、所述流量預(yù)測(cè)模塊基于網(wǎng)絡(luò)性能指標(biāo)，采用長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型或卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行未來流量模式和需求的預(yù)測(cè)分析，生成流量趨勢(shì)預(yù)測(cè)；5、所述資源調(diào)配決策模塊基于流量趨勢(shì)預(yù)測(cè)，采用優(yōu)化理論和強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法，通過pid控制器或深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型，進(jìn)行帶寬分配、優(yōu)先級(jí)和路由策略的動(dòng)態(tài)調(diào)整，生成動(dòng)態(tài)調(diào)整策略；6、所述流量控制執(zhí)行模塊基于動(dòng)態(tài)調(diào)整策略，利用軟件定義網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，進(jìn)行流量控制策略的部署和調(diào)整，根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)結(jié)果自動(dòng)調(diào)節(jié)網(wǎng)絡(luò)配置，生成流量調(diào)度指令；7、所述行為模式分析模塊基于網(wǎng)絡(luò)性能指標(biāo)，采用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型或長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型，進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)流量中的行為模式識(shí)別和分析，生成行為模式洞察；8、所述vlan配置調(diào)整模塊基于行為模式洞察，采用最小割最大流算法，進(jìn)行vlan劃分和網(wǎng)絡(luò)分區(qū)的動(dòng)態(tài)優(yōu)化，提升網(wǎng)絡(luò)資源的使用效率和數(shù)據(jù)傳輸速率，生成網(wǎng)絡(luò)分區(qū)優(yōu)化方案；9、所述資源分配優(yōu)化模塊基于網(wǎng)絡(luò)分區(qū)優(yōu)化方案，采用q學(xué)習(xí)或深度q網(wǎng)絡(luò)模型，進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)資源分配策略的實(shí)時(shí)調(diào)整，生成資源優(yōu)化配置；10、所述網(wǎng)絡(luò)配置自適應(yīng)調(diào)整模塊基于資源優(yōu)化配置，采用遺傳算法和模擬退火算法，進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)中的流量分配和路由選擇的優(yōu)化，自動(dòng)調(diào)整qos策略，匹配網(wǎng)絡(luò)狀況的變化，生成自適應(yīng)配置策略。11、作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案，所述網(wǎng)絡(luò)性能指標(biāo)具體為網(wǎng)絡(luò)帶寬利用率、延遲指標(biāo)、丟包率性能指標(biāo)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和趨勢(shì)分析，所述流量趨勢(shì)預(yù)測(cè)包括未來流量趨勢(shì)、峰值預(yù)測(cè)和需求變化分析，所述動(dòng)態(tài)調(diào)整策略具體為動(dòng)態(tài)帶寬分配方案、優(yōu)先級(jí)調(diào)整規(guī)則和路由選擇策略，所述流量調(diào)度指令具體為網(wǎng)絡(luò)配置調(diào)整指令和流量調(diào)度指令，所述行為模式洞察包括網(wǎng)絡(luò)使用的周期性變化、異常流量行為模式分析，所述網(wǎng)絡(luò)分區(qū)優(yōu)化方案具體為vlan劃分方案和網(wǎng)絡(luò)分區(qū)優(yōu)化策略，所述資源優(yōu)化配置具體為帶寬分配優(yōu)化、路由選擇優(yōu)化策略，所述自適應(yīng)配置策略具體為流量工程優(yōu)化、動(dòng)態(tài)qos調(diào)整規(guī)則。12、作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案，所述網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)監(jiān)測(cè)模塊包括時(shí)間序列分析子模塊、異常檢測(cè)子模塊、實(shí)時(shí)監(jiān)控子模塊；13、所述時(shí)間序列分析子模塊基于軟件定義網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，收集網(wǎng)絡(luò)帶寬利用率bandwidth_usage、延遲latency、丟包率packet_loss指標(biāo)，采用自回歸滑動(dòng)平均模型，通過python的statsmodels庫(kù)調(diào)用arima函數(shù)，設(shè)置模型參數(shù)order＝(2,1,2)，其中第一項(xiàng)2代表自回歸項(xiàng)ar的階數(shù)，1代表差分階數(shù)i，第二項(xiàng)2代表移動(dòng)平均項(xiàng)ma的階數(shù)，執(zhí)行時(shí)間序列數(shù)據(jù)的擬合操作，生成網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)趨勢(shì)分析；14、所述異常檢測(cè)子模塊基于網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)趨勢(shì)分析，采用孤立森林算法，通過sklearn.ensemble的isolationforest函數(shù)，設(shè)置參數(shù)n_estimators＝100表示森林中樹的數(shù)量，contamination＝auto自動(dòng)估計(jì)數(shù)據(jù)集中異常點(diǎn)的比例，執(zhí)行孤立森林模型的訓(xùn)練操作，生成異常行為識(shí)別；15、所述實(shí)時(shí)監(jiān)控子模塊基于異常行為識(shí)別，利用軟件定義網(wǎng)絡(luò)技術(shù)設(shè)置數(shù)據(jù)收集頻率參數(shù)為frequency＝5，表示每5秒收集一次網(wǎng)絡(luò)性能數(shù)據(jù)，使用traffic?monitor工具的monitor函數(shù)，設(shè)置監(jiān)控參數(shù)interval＝5，每5秒進(jìn)行一次網(wǎng)絡(luò)性能數(shù)據(jù)的收集，執(zhí)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)監(jiān)控，生成網(wǎng)絡(luò)性能指標(biāo)。16、作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案，所述流量預(yù)測(cè)模塊包括lstm預(yù)測(cè)子模塊、cnn預(yù)測(cè)子模塊、流量模式分析子模塊；17、所述lstm預(yù)測(cè)子模塊基于網(wǎng)絡(luò)性能指標(biāo)數(shù)據(jù)，采用長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型，使用tensorflow庫(kù)構(gòu)建lstm網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，包括設(shè)定隱藏層單元數(shù)為128來捕捉時(shí)間序列的長(zhǎng)期依賴關(guān)系，設(shè)置學(xué)習(xí)率為0.001以控制學(xué)習(xí)過程的速度，批量處理大小設(shè)置為32以平衡訓(xùn)練效率和網(wǎng)絡(luò)性能，利用adam優(yōu)化器進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化，損失函數(shù)采用mean_squared_error評(píng)估模型預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的差異，生成時(shí)間序列預(yù)測(cè)分析；18、所述cnn預(yù)測(cè)子模塊基于時(shí)間序列預(yù)測(cè)分析結(jié)果，采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，使用pytorch庫(kù)定義cnn模型結(jié)構(gòu)，包括添加conv1d層，過濾器數(shù)量設(shè)置為64提取流量數(shù)據(jù)的局部特征，核大小設(shè)置為3捕獲相鄰數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的關(guān)系，激活函數(shù)選擇relu以引入非線性，應(yīng)用maxpooling1d層進(jìn)行特征下采樣，優(yōu)化器同樣采用adam，損失函數(shù)選擇cross_entropy來處理分類問題，生成局部特征分析結(jié)果；19、所述流量模式分析子模塊基于時(shí)間序列預(yù)測(cè)分析結(jié)果和局部特征分析結(jié)果，綜合應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)，通過python的numpy庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)操作，計(jì)算移動(dòng)平均確定流量的總體趨勢(shì)，窗口大小設(shè)定為7天捕捉一周內(nèi)的流量波動(dòng)，標(biāo)準(zhǔn)差計(jì)算識(shí)別異常流量波動(dòng)，通過調(diào)用numpy庫(kù)的mean和std函數(shù)執(zhí)行，生成流量趨勢(shì)預(yù)測(cè)。20、作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案，所述資源調(diào)配決策模塊包括優(yōu)化理論子模塊、pid控制子模塊、第一強(qiáng)化學(xué)習(xí)子模塊；21、所述優(yōu)化理論子模塊基于流量趨勢(shì)預(yù)測(cè)，采用優(yōu)化理論，使用線性規(guī)劃方法構(gòu)建資源分配模型，定義目標(biāo)函數(shù)為minimize(total_cost)來最小化總成本，設(shè)置約束條件constraints＝[bandwidth>＝100mbps,priority<＝10]，通過simplex算法捕捉最優(yōu)資源分配方案，生成資源優(yōu)化方案；22、所述pid控制子模塊基于資源優(yōu)化方案，采用pid控制理論，利用比例-積分-微分控制器模型調(diào)整參數(shù)kp＝0.1,ki＝0.01,kd＝0.001來反饋控制系統(tǒng)性能，根據(jù)實(shí)時(shí)性能數(shù)據(jù)調(diào)整目標(biāo)值setpoint＝desired_performance，通過調(diào)整算法自動(dòng)修正帶寬分配、優(yōu)先級(jí)和路由策略的偏差，生成動(dòng)態(tài)調(diào)整參數(shù)；23、所述第一強(qiáng)化學(xué)習(xí)子模塊基于動(dòng)態(tài)調(diào)整參數(shù)，采用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)，使用q學(xué)習(xí)框架進(jìn)行自我學(xué)習(xí)與匹配，設(shè)置環(huán)境狀態(tài)、動(dòng)作和獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制，定義學(xué)習(xí)率learning_rate＝0.01，獎(jiǎng)勵(lì)衰減率discount_rate＝0.9，探索率epsilon＝0.1作為模型訓(xùn)練的關(guān)鍵參數(shù)，通過迭代訓(xùn)練調(diào)整帶寬分配、優(yōu)先級(jí)和路由策略匹配網(wǎng)絡(luò)環(huán)境變化，生成動(dòng)態(tài)調(diào)整策略。24、作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案，所述流量控制執(zhí)行模塊包括sdn部署子模塊、策略調(diào)整子模塊、配置自動(dòng)化子模塊；25、所述sdn部署子模塊基于動(dòng)態(tài)調(diào)整策略，利用軟件定義網(wǎng)絡(luò)技術(shù)通過openflow協(xié)議與網(wǎng)絡(luò)交換機(jī)進(jìn)行通信，執(zhí)行命令項(xiàng)add-flow添加新流表項(xiàng)到交換機(jī)，其中參數(shù)match設(shè)置為ip,ip_src＝192.168.1.1,ip_dst＝192.168.2.1匹配目標(biāo)數(shù)據(jù)流，動(dòng)作參數(shù)action設(shè)定為output:1指定數(shù)據(jù)包應(yīng)被轉(zhuǎn)發(fā)到的端口，通過與sdn控制器opendaylight的rest?api接口交互完成，生成初始流量控制配置；26、所述策略調(diào)整子模塊基于初始流量控制配置，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)性能數(shù)據(jù)和流量趨勢(shì)預(yù)測(cè)，調(diào)用rest?api以動(dòng)態(tài)調(diào)整sdn控制器中的流表項(xiàng)，包括通過http?put請(qǐng)求向控制器發(fā)送修改流表項(xiàng)的命令，請(qǐng)求體中攜帶新配置信息priority調(diào)整流表項(xiàng)的處理優(yōu)先級(jí)，action＝output:2更改數(shù)據(jù)包的轉(zhuǎn)發(fā)端口，建立更新后的流量控制策略；27、所述配置自動(dòng)化子模塊基于更新后的流量控制策略，使用ansible網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)化工具定義任務(wù)自動(dòng)化部署新網(wǎng)絡(luò)配置，任務(wù)參數(shù)中指定目標(biāo)設(shè)備的地址hosts＝switch1和所需執(zhí)行操作，使用ansible?playbook中的任務(wù)-name:update?flow?table定義流表項(xiàng)的添加add-flow，修改mod-flow和刪除del-flow操作，通過ssh協(xié)議與網(wǎng)絡(luò)設(shè)備交互，自動(dòng)應(yīng)用單管流量控制策略，生成流量調(diào)度指令。28、作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案，所述行為模式分析模塊包括rnn分析子模塊、lstm分析子模塊、模式識(shí)別子模塊；29、所述rnn分析子模塊基于網(wǎng)絡(luò)性能指標(biāo)，執(zhí)行循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建，使用tensorflow庫(kù)定義模型，包括輸入層接收帶寬的利用率、延遲、丟包率指標(biāo)數(shù)據(jù)，隱藏層通過設(shè)置循環(huán)單元數(shù)量為128捕捉時(shí)間序列中的模式與依賴關(guān)系，激活函數(shù)選擇relu提升模型對(duì)非線性特征的捕捉能力，優(yōu)化器使用adam優(yōu)化訓(xùn)練過程，損失函數(shù)采用mean_squared_error，針對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能指標(biāo)進(jìn)行模型訓(xùn)練，生成時(shí)間依賴特性分析；30、所述lstm分析子模塊基于時(shí)間依賴特性分析，采用長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型，通過keras庫(kù)實(shí)施，模型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)包括輸入層處理時(shí)間依賴特性分析的結(jié)果，lstm層配置為256單元分析網(wǎng)絡(luò)行為中的長(zhǎng)期依賴，激活函數(shù)采用sigmoid，模型訓(xùn)練中優(yōu)化器設(shè)置為adam，損失函數(shù)使用categorical_crossentropy，面向網(wǎng)絡(luò)行為模式中周期性變化與異常行為進(jìn)行分析，生成網(wǎng)絡(luò)行為模式識(shí)別結(jié)果；31、所述模式識(shí)別子模塊基于網(wǎng)絡(luò)行為模式識(shí)別結(jié)果，實(shí)施模式識(shí)別技術(shù)，應(yīng)用scikit-learn庫(kù)中的支持向量機(jī)算法，svm模型參數(shù)配置包括錯(cuò)誤項(xiàng)的懲罰系數(shù)c＝1.0，核函數(shù)kernel＝rbf處理網(wǎng)絡(luò)行為模式識(shí)別結(jié)果中的非線性問題，訓(xùn)練svm模型區(qū)分網(wǎng)絡(luò)流量中的正常與異常行為，生成網(wǎng)絡(luò)流量行為洞察。32、作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案，所述vlan配置調(diào)整模塊包括vlan自動(dòng)劃分子模塊、圖論優(yōu)化子模塊、網(wǎng)絡(luò)分區(qū)調(diào)整子模塊；33、所述vlan自動(dòng)劃分子模塊基于網(wǎng)絡(luò)流量行為洞察，采用最小割最大流算法，通過python庫(kù)networkx構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)流圖，圖中的節(jié)點(diǎn)表示網(wǎng)絡(luò)中的多交換機(jī)，邊代表交換機(jī)間的連接，邊的容量約束連接的最大數(shù)據(jù)傳輸能力范圍，利用networkx中的maximum_flow函數(shù)，指定源節(jié)點(diǎn)和匯節(jié)點(diǎn)參數(shù)，計(jì)算網(wǎng)絡(luò)中從源節(jié)點(diǎn)到匯節(jié)點(diǎn)預(yù)估最大流量，生成網(wǎng)絡(luò)流優(yōu)化方案；34、所述圖論優(yōu)化子模塊基于網(wǎng)絡(luò)流優(yōu)化方案，迭代應(yīng)用kernighan-lin算法進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)分區(qū)的細(xì)化優(yōu)化，通過迭代交換網(wǎng)絡(luò)分區(qū)中的節(jié)點(diǎn)減少分區(qū)間的邊緣權(quán)重總和，降低跨vlan的流量和延遲，使用python腳本定義分區(qū)交換的次數(shù)和條件，以及評(píng)估交換前后分區(qū)配置效率的預(yù)設(shè)項(xiàng)，通過計(jì)算交換后的邊緣權(quán)重總和的減少量，確定是否執(zhí)行交換，生成細(xì)化后的vlan優(yōu)化配置；35、所述網(wǎng)絡(luò)分區(qū)調(diào)整子模塊基于細(xì)化后的vlan優(yōu)化配置，采用網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)化工具ansible部署新vlan配置至網(wǎng)絡(luò)設(shè)備，定義ansible?playbook，其中包括針對(duì)目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)設(shè)備執(zhí)行的vlan創(chuàng)建、修改和端口分配的任務(wù)，參數(shù)包括vlan?id和端口列表通過playbook傳遞給網(wǎng)絡(luò)設(shè)備，利用ansible的自動(dòng)化能力，通過ssh協(xié)議與網(wǎng)絡(luò)設(shè)備通信，執(zhí)行配置更新任務(wù)，生成網(wǎng)絡(luò)分區(qū)優(yōu)化方案。36、作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案，所述資源分配優(yōu)化模塊包括第二強(qiáng)化學(xué)習(xí)子模塊、資源優(yōu)化子模塊、延遲減少子模塊；37、所述第二強(qiáng)化學(xué)習(xí)子模塊基于網(wǎng)絡(luò)分區(qū)優(yōu)化方案，執(zhí)行深度q學(xué)習(xí)算法，利用python環(huán)境中的tensorflow和keras庫(kù)構(gòu)建深度q網(wǎng)絡(luò)，狀態(tài)空間由網(wǎng)絡(luò)分區(qū)的當(dāng)前資源使用情況定義，動(dòng)作空間由增加或減少多分區(qū)帶寬分配的決策構(gòu)成，包括降低延遲和提升帶寬利用率，深度q學(xué)習(xí)算法的實(shí)施包括設(shè)置學(xué)習(xí)率為0.01，折扣率為0.9，利用model.fit方法進(jìn)行模型訓(xùn)練，循環(huán)更新q值捕捉最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)資源分配策略，生成網(wǎng)絡(luò)資源初步調(diào)整策略；38、所述資源優(yōu)化子模塊基于網(wǎng)絡(luò)資源初步調(diào)整策略，執(zhí)行資源分配優(yōu)化，采用遺傳算法，通過python的deap庫(kù)，設(shè)置初始化種群大小為50，交叉率為0.8，變異率為0.2，定義適應(yīng)度函數(shù)以最大化網(wǎng)絡(luò)的整體性能，包括帶寬利用率和網(wǎng)絡(luò)延遲，遺傳算法通過選擇、交叉、變異操作在迭代過程中優(yōu)化資源分配，執(zhí)行過程中根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)評(píng)價(jià)每一代種群的優(yōu)劣，選擇最優(yōu)個(gè)體作為資源分配解決方案，生成細(xì)化后的網(wǎng)絡(luò)資源調(diào)整策略；39、所述延遲減少子模塊基于細(xì)化后的網(wǎng)絡(luò)資源調(diào)整策略，執(zhí)行模擬退火算法，設(shè)置初始溫度為1000，冷卻率為0.95，目標(biāo)函數(shù)計(jì)算網(wǎng)絡(luò)總延遲，通過python的simanneal庫(kù)，模擬退火過程中，隨機(jī)選擇資源分配決策進(jìn)行分析，若新資源分配決策能夠降低網(wǎng)絡(luò)延遲，則接受新資源分配決策，每次迭代后降低溫度，直到達(dá)到冷卻終點(diǎn)，執(zhí)行模擬退火算法循環(huán)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)資源分配，生成資源優(yōu)化配置。40、作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案，所述網(wǎng)絡(luò)配置自適應(yīng)調(diào)整模塊包括遺傳算法子模塊、模擬退火子模塊、qos策略調(diào)整子模塊；41、所述遺傳算法子模塊基于資源優(yōu)化配置，執(zhí)行遺傳算法進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)流量分配和路由選擇的初始優(yōu)化，初始化一個(gè)種群，每個(gè)個(gè)體代表一套網(wǎng)絡(luò)配置方案，包括流量分配比例和路由選擇，算法參數(shù)設(shè)置包括種群大小為100，交叉率為0.7，變異率為0.01，適應(yīng)度函數(shù)基于網(wǎng)絡(luò)延遲和帶寬利用率計(jì)算，運(yùn)用python的deap庫(kù)創(chuàng)建算法邏輯，包括選擇操作使用輪盤賭選擇法，交叉操作采用單點(diǎn)交叉，變異操作采用隨機(jī)位變異，迭代次數(shù)設(shè)置為50代，生成遺傳算法優(yōu)化結(jié)果；42、所述模擬退火子模塊基于遺傳算法優(yōu)化結(jié)果，應(yīng)用模擬退火算法對(duì)前述結(jié)果進(jìn)行細(xì)化調(diào)整，設(shè)置初始溫度為1000，冷卻率為0.95，每個(gè)溫度的迭代次數(shù)為100，目標(biāo)函數(shù)同樣基于網(wǎng)絡(luò)延遲和帶寬利用率，通過python腳本建立算法，其中溫度降低過程采用指數(shù)冷卻方案，通過隨機(jī)選擇網(wǎng)絡(luò)配置參數(shù)進(jìn)行微調(diào)，包括調(diào)整路由權(quán)重或流量分配比例，捕捉最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)配置，生成模擬退火調(diào)整結(jié)果；43、所述qos策略調(diào)整子模塊基于模擬退火調(diào)整結(jié)果，自動(dòng)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)qos策略匹配網(wǎng)絡(luò)狀況的變化，通過分析調(diào)整結(jié)果中的路由選擇和流量分配策略，轉(zhuǎn)化為qos規(guī)則，通過設(shè)置dscp標(biāo)記進(jìn)行優(yōu)先級(jí)控制，帶寬保留為20mbps，隊(duì)列管理策略采用公平隊(duì)列算法，使用cisco?ios命令ip?qos?dscp?af31進(jìn)行配置，通過腳本自動(dòng)化下發(fā)到路由器和交換機(jī)，生成自適應(yīng)配置策略。44、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)和積極效果在于：45、本發(fā)明中，利用軟件定義網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和時(shí)間序列分析法，結(jié)合異常檢測(cè)算法，提高網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控能力，包括帶寬利用率、延遲和丟包率的實(shí)時(shí)監(jiān)控，確保性能指標(biāo)的精確性。應(yīng)用長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)或卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)于流量預(yù)測(cè)，通過優(yōu)化理論和強(qiáng)化學(xué)習(xí)，特別是pid控制器或深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型，動(dòng)態(tài)調(diào)整帶寬分配、優(yōu)先級(jí)和路由策略，增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)靈活性。軟件定義網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在流量控制執(zhí)行中提升策略部署效率，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)加深行為模式識(shí)別。vlan配置通過最小割最大流算法優(yōu)化，提升資源使用率。資源分配優(yōu)化采用q學(xué)習(xí)或深度q網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)配置自適應(yīng)調(diào)整模塊使用遺傳算法和模擬退火算法，優(yōu)化路由選擇，自動(dòng)適應(yīng)qos策略，提升自適應(yīng)能力。當(dāng)前第1頁12當(dāng)前第1頁12