基于物理网络和逻辑网络的路径规划算法实现

本文介绍了一种基于物理网络和逻辑网络的路径规划算法实现，该算法可以根据逻辑网络的需求和物理网络的限制条件，自动生成满足要求的路径配置。

问题描述:

假设存在一个物理网络和一个逻辑网络，物理网络是逻辑网络的基础，逻辑网络节点少于物理网络，但逻辑网络上的所有节点都能在物理网络上找到对应。两个网络上的节点分别相互连接，连接是通过两张表格上的矩阵信息，数据为0时对应节点不连线，数据不为0时对应节点连接并且数据代表该连线上的流量。

逻辑网络连接方式给出后不再改变。
物理网络给出的连接方式是所有可能的连接方式。
物理网络上的流量是负载，逻辑网络上的流量是需求。
当相连的逻辑网络上的两点对应的物理网络上两点能直接连接时，物理网络连线上的数据为负载。
两点间需要连接其余点才能连接起来时，物理网络所连线段上最小的数据为其负载。
逻辑网络每条连线上的需求恒为10。

现在在逻辑网络第26个点定义为网管节点，其要求为在逻辑网络中，网管节点与其余节点的连接方式能在物理网络中找到对应，而在与逻辑网络一一对应的物理网络节点相连时，物理网络上的需求必须大于负载。

算法实现:

该算法主要包含以下几个步骤:

读取物理网络和逻辑网络数据: 使用 pandas 库读取 物理网络1.xls 和 逻辑网络1.xls 文件，并将其转换为 NumPy 数组。
计算逻辑网络中每个节点对之间的最短路径: 使用 dijkstra 算法计算逻辑网络中每个节点对之间的最短路径。
验证路径的有效性: 验证路径的负载是否满足逻辑网络的需求，以及路径的备份资源是否已被使用。
生成最终的路径配置: 将所有满足要求的路径添加到结果中。

代码示例:

import numpy as np
import pandas as pd
import heapq


def dijkstra(start, end, weights):
    queue = [(0, start, [])]  # 优先队列，存储距离、当前节点和路径
    seen = set()  # 用于记录已访问的节点
    min_distance = {start: 0}  # 记录每个节点的最短距离
    while queue:
        (distance, v, path) = heapq.heappop(queue)  # 弹出距离最小的节点
        if v not in seen:
            seen.add(v)
            path = path + [v]  # 更新路径
            if v == end:
                return np.array(path) + 1  # 返回最短路径
            for next_node in range(weights.shape[0]):
                if weights[v][next_node] > 0 and next_node not in seen:
                    old_distance = min_distance.get(next_node, None)
                    new_distance = min_distance[v] + weights[v][next_node]
                    if old_distance is None or new_distance < old_distance:
                        heapq.heappush(queue, (new_distance, next_node, path))
                        min_distance[next_node] = new_distance
    return []


def check_validity(main_path, logical_network, physical_network):
    if physical_network[main_path[:-1] - 1, main_path[1:] - 1].min() < logical_network[main_path[0] - 1, main_path[-1] - 1]:
        return False
    return True


def get_main_paths(logical_network, physical_network):
    paths = {}
    existing_paths = set()
    for i in range(logical_network.shape[0]):
        for j in range(i + 1, logical_network.shape[1]):
            if logical_network[i, j] > 0:
                main_path = dijkstra(i, j, physical_network)
                if len(main_path) == 0:  # 如果找不到路径，打印错误信息
                    print(f'Cannot find a valid path for link ({i + 1}, {j + 1}).')
                    continue
                if not check_validity(main_path, logical_network, physical_network):  # 如果路径不满足要求，打印错误信息
                    print(f'Cannot find a valid path for link ({i + 1}, {j + 1}).')
                    continue

                # 网管节点连接要求判断
                if i == 25:  # 逻辑网络中的网管节点为第26个节点
                    if not check_validity(main_path, logical_network, physical_network):  # 如果网管节点的连接方式无效，打印错误信息
                        print(f'Cannot find a valid path for link ({i + 1}, {j + 1}).')
                        continue

                # 检查路径的负载和备份路径资源是否满足要求
                main_path_load = physical_network[main_path[:-1] - 1, main_path[1:] - 1].min()
                if logical_network[i, j] > main_path_load:  # 如果负载不满足需求，打印错误信息
                    print(f'Cannot meet the demand for link ({i + 1}, {j + 1}).')
                    continue
                if tuple(main_path) in existing_paths:  # 如果备份路径资源已被使用，打印错误信息
                    print(f'Backup path is occupied for link ({i + 1}, {j + 1}).')
                    continue

                paths[(i + 1, j + 1)] = main_path  # 将主路径添加到结果中
                existing_paths.add(tuple(main_path))  # 将主路径加入已使用的备份路径集合

                # 更新路径上的负载
                for k in range(len(main_path) - 1):
                    physical_network[main_path[k] - 1, main_path[k + 1] - 1] -= 10
    return paths


physical_network = pd.read_excel('物理网络1.xls', header=None).to_numpy()
logical_network = pd.read_excel('逻辑网络1.xls', header=None).to_numpy()
paths = get_main_paths(logical_network, physical_network)
for link, main_path in paths.items():
    print(f'For link {link}, main path is {main_path}.')

注意事项:

请将 物理网络1.xls 和 逻辑网络1.xls 替换为您自己的文件路径。
该算法会尽量满足所有路径的负载和备份路径资源的要求，但如果无法满足所有要求，则会打印相应的错误信息。

总结:

本文介绍了一种基于物理网络和逻辑网络的路径规划算法实现，该算法可以根据逻辑网络的需求和物理网络的限制条件，自动生成满足要求的路径配置。该算法具有以下优点:

可以自动生成路径配置，减少人工配置的错误率。
可以根据实际情况，自动调整路径配置，提高网络效率。
可以有效地管理网络资源，避免资源浪费。