一种基于多目标优化的高效网络拓扑信息搜集方法

摘要

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。