申请/专利权人：北京蜂窝科技有限公司

申请日：2024-03-25

公开（公告）日：2024-05-10

公开（公告）号：CN118018492A

主分类号：H04L47/38

分类号：H04L47/38;G06F18/22;G06F18/23;G06N3/126;G06N10/60;H04L45/122;H04L45/00

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.05.10#公开

摘要：本发明提供一种基于聚类和量子计算的自适应流量分发方法及系统，涉及网络技术领域，包括搜集网络行为数据，构建样本聚类，对样本聚类对应的聚类总数进行多次取值，基于相似度轮廓法，得到最优聚类总数，以及初始聚类结果；针对每个聚类，确定所有样本点的平均位置，更新聚类中心，将全部样本点重新分配，得到新聚类结果，重复迭代，得到网络行为聚类；确定网络行为特征，定义综合目标函数，将决策变量通过二进制编码，映射成量子态，构建初始量子种群，通过对量子态进行量子交叉、量子变异，迭代更新量子种群，结合综合目标函数的计算结果，实现自适应流量分发。

主权项：1.基于聚类和量子计算的自适应流量分发方法，其特征在于，包括：搜集网络行为数据，以所述网络行为数据为样本点，构建样本聚类，对所述样本聚类对应的聚类总数，按照预设迭代次数进行多次取值，基于相似度轮廓法，确定所述样本点的平均轮廓系数的最大值，得到最优聚类总数，以及所述最优聚类总数对应的初始聚类结果；基于所述初始聚类结果，针对每个聚类，确定所述聚类中所有样本点的平均位置，依据所述平均位置更新聚类中心，将全部样本点按照距离就近原则重新分配，得到新聚类结果，重复迭代，直到聚类中心不再发生变化，得到网络行为聚类；基于所述网络行为聚类确定网络行为特征，根据所述网络行为特征定义综合目标函数，将所述综合目标函数对应的决策变量通过二进制编码，映射成对应的量子态，构建初始量子种群，通过对所述初始量子种群中的量子态进行量子交叉、量子变异，迭代更新量子种群，结合所述综合目标函数的计算结果，得到最优流量分发策略，实现自适应流量分发。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京蜂窝科技有限公司 基于聚类和量子计算的自适应流量分发方法及系统

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