一種智能化的視頻內(nèi)容服務(wù)器部署方法及系統(tǒng)技術(shù)方案

本發(fā)明專利技術(shù)提供一種智能化的視頻內(nèi)容服務(wù)器部署方法及系統(tǒng)，其方法包括以下步驟：獲取網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫畔ⅲ桓鶕?jù)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫畔?，?duì)進(jìn)化算法的染色體進(jìn)行編碼，每個(gè)染色體數(shù)組表示一個(gè)可行解；然后，根據(jù)可行解生成多源點(diǎn)多匯點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淠Ｐ停鳛槌跏挤?wù)器部署方案；將多源點(diǎn)多匯點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淠Ｐ娃D(zhuǎn)換為單源點(diǎn)單匯點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淠Ｐ?；通過最小費(fèi)用最大流算法確定進(jìn)化算法中每個(gè)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淠Ｐ瓦m應(yīng)度的值；采用進(jìn)化算法進(jìn)行多次迭代，不斷進(jìn)化，保留每代中適應(yīng)值最小的個(gè)體，最終得到視頻內(nèi)容服務(wù)器部署的最佳方案。本發(fā)明專利技術(shù)實(shí)現(xiàn)了視頻內(nèi)容服務(wù)器的智能部署，并保證在滿足用戶帶寬需求的前提下，最小化視頻內(nèi)容服務(wù)器部署成本和帶寬租用費(fèi)。

【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
一種智能化的視頻內(nèi)容服務(wù)器部署方法及系統(tǒng)
本專利技術(shù)涉及計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、人工智能、服務(wù)器部署領(lǐng)域，具體涉及借助人工智能算法進(jìn)行視頻內(nèi)容服務(wù)器部署的方法及系統(tǒng)。
技術(shù)介紹
隨著大視頻時(shí)代的到來，視頻觀看體驗(yàn)日益凸顯其重要性。而視頻內(nèi)容服務(wù)器的部署位置決定了最終用戶的觀看體驗(yàn)和視頻服務(wù)提供商的成本。針對(duì)用戶帶寬需求，目前的技術(shù)研究主要是在已有服務(wù)器的基礎(chǔ)上，通過合理分配帶寬來滿足。其存在的問題是：由于用戶數(shù)量急速增長(zhǎng)，帶寬需求迅速增大，已有服務(wù)器已經(jīng)無法滿足用戶的帶寬需求，從而無法通過分配帶寬來滿足用戶需求。而在服務(wù)器部署的研究中，已有技術(shù)忽略了服務(wù)器部署成本和帶寬租用成本的問題，從而導(dǎo)致視頻服務(wù)供應(yīng)商的服務(wù)成本極大。本專利技術(shù)重點(diǎn)解決，通過合理部署視頻內(nèi)容服務(wù)器的位置和帶寬分配，在滿足用戶帶寬需求的前提下，最小化視頻內(nèi)容服務(wù)器部署成本和帶寬租用費(fèi)。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
本專利技術(shù)提供一種智能化的視頻內(nèi)容服務(wù)器部署方法及系統(tǒng)，借助人工智能算法中的群體智能算法在解決多目標(biāo)問題時(shí)的智能性和全面性，實(shí)現(xiàn)視頻內(nèi)容服務(wù)器的智能部署，并保證在滿足用戶帶寬需求的前提下，最小化視頻內(nèi)容服務(wù)器部署成本和帶寬租用費(fèi)。本專利技術(shù)部署方法采用如下技術(shù)方案來實(shí)現(xiàn)：一種智能化的視頻內(nèi)容服務(wù)器部署方法，包括以下步驟：步驟1、獲取網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫畔?；步驟2、根據(jù)步驟1獲取到的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫畔ⅲ瑢?duì)進(jìn)化算法的染色體進(jìn)行編碼，每個(gè)染色體數(shù)組表示一個(gè)可行解；然后，根據(jù)可行解生成多源點(diǎn)多匯點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淠Ｐ停鳛槌跏挤?wù)器部署方案；步驟3、將多源點(diǎn)多匯點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淠Ｐ娃D(zhuǎn)換為單源點(diǎn)單匯點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淠Ｐ?；步驟4、通過最小費(fèi)用最大流算法確定進(jìn)化算法中每個(gè)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淠Ｐ瓦m應(yīng)度的值，即最小費(fèi)用值；步驟5、采用進(jìn)化算法進(jìn)行多次迭代，不斷進(jìn)化，保留每代中適應(yīng)值最小的個(gè)體，最終得到視頻內(nèi)容服務(wù)器部署的最佳方案。優(yōu)選地，步驟2中，一個(gè)染色體數(shù)組對(duì)應(yīng)一個(gè)初始服務(wù)器部署方案，每個(gè)染色體數(shù)組是隨機(jī)生成的。優(yōu)選地，步驟3中，網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淠Ｐ娃D(zhuǎn)換包括如下步驟：(1)建立超級(jí)源點(diǎn)S和超級(jí)匯點(diǎn)T；(2)對(duì)于每個(gè)用戶節(jié)點(diǎn)ID，建立一條ID→T的邊，費(fèi)用為0，容量上限為該用戶節(jié)點(diǎn)的需求量；(3)對(duì)于每個(gè)服務(wù)器節(jié)點(diǎn)NID，建立一條S→NID的邊，費(fèi)用為0，容量上限為該服務(wù)器節(jié)點(diǎn)的容量。優(yōu)選地，步驟4中，進(jìn)化算法的適應(yīng)度函數(shù)使用最小費(fèi)用最大流算法，可行解的最大流量值用于判斷該可行解能否滿足所有用戶需求，最小費(fèi)用值作為可行解的適應(yīng)值。優(yōu)選地，步驟5的迭代過程中，使用最優(yōu)個(gè)體保持策略的選擇操作；計(jì)算每個(gè)個(gè)體的交叉概率Pc，以此概率隨機(jī)交叉；計(jì)算每個(gè)個(gè)體的變異概率Pm，以此概率隨機(jī)變異；計(jì)算新種群每個(gè)染色體的適應(yīng)值；當(dāng)滿足迭代終止條件時(shí)，得到最佳視頻內(nèi)容服務(wù)器部署方案。本專利技術(shù)部署系統(tǒng)采用如下技術(shù)方案來實(shí)現(xiàn)：一種智能化的視頻內(nèi)容服務(wù)器部署系統(tǒng)，包括：信息獲取模塊，用于獲取網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫畔?；基于進(jìn)化算法的視頻內(nèi)容服務(wù)器部署模塊，用于：根據(jù)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫畔ⅲ瑢?duì)進(jìn)化算法的染色體進(jìn)行編碼，每個(gè)染色體數(shù)組表示一個(gè)可行解；然后根據(jù)可行解生成多源點(diǎn)多匯點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淠Ｐ?，作為初始服?wù)器部署方案；將多源點(diǎn)多匯點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淠Ｐ娃D(zhuǎn)換為單源點(diǎn)單匯點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淠Ｐ?；通過最小費(fèi)用最大流算法確定進(jìn)化算法中每個(gè)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淠Ｐ瓦m應(yīng)度的值，即最小費(fèi)用值；采用進(jìn)化算法進(jìn)行多次迭代，不斷進(jìn)化，保留每代中適應(yīng)值最小的個(gè)體，最終得到視頻內(nèi)容服務(wù)器部署的最佳方案。優(yōu)選地，智能化的視頻內(nèi)容服務(wù)器部署系統(tǒng)還包括：部署結(jié)果可視化模塊，用于將得到的視頻內(nèi)容服務(wù)器部署最佳方案進(jìn)行可視化檢查。優(yōu)選地，基于進(jìn)化算法的視頻內(nèi)容服務(wù)器部署模塊中，將多源點(diǎn)多匯點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淠Ｐ娃D(zhuǎn)換為單源點(diǎn)單匯點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淠Ｐ偷倪^程如下：(1)建立超級(jí)源點(diǎn)S和超級(jí)匯點(diǎn)T；(2)對(duì)于每個(gè)用戶節(jié)點(diǎn)ID，建立一條ID→T的邊，費(fèi)用為0，容量上限為該用戶節(jié)點(diǎn)的需求量；(3)對(duì)于每個(gè)服務(wù)器節(jié)點(diǎn)NID，建立一條S→NID的邊，費(fèi)用為0，容量上限為該服務(wù)器節(jié)點(diǎn)的容量；采用進(jìn)化算法進(jìn)行多次迭代的過程如下：使用最優(yōu)個(gè)體保持策略的選擇操作；計(jì)算每個(gè)個(gè)體的交叉概率Pc，以此概率隨機(jī)交叉；計(jì)算每個(gè)個(gè)體的變異概率Pm，以此概率隨機(jī)變異；計(jì)算新種群每個(gè)染色體的適應(yīng)值；當(dāng)滿足迭代終止條件時(shí)，得到最佳視頻內(nèi)容服務(wù)器部署方案。從上述本專利技術(shù)解決視頻內(nèi)容服務(wù)器部署問題的技術(shù)方案可知，本專利技術(shù)通過群體智能算法，隨機(jī)生成可行解，確定視頻內(nèi)容服務(wù)器的部署位置，借助最小費(fèi)用最大流算法，確定每個(gè)服務(wù)器分配的帶寬大小，并計(jì)算服務(wù)器部署成本和帶寬租用費(fèi)。由于最小費(fèi)用最大流算法只可以解決單一源點(diǎn)和單一匯點(diǎn)的問題，而服務(wù)器部署問題是多源點(diǎn)多匯點(diǎn)問題，因此本專利技術(shù)包括模型轉(zhuǎn)換方法，將多源點(diǎn)多匯點(diǎn)的服務(wù)器部署模型轉(zhuǎn)換為單源點(diǎn)單匯點(diǎn)模型。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本專利技術(shù)取得的技術(shù)效果包括：(1)借助計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)智能部署視頻內(nèi)容服務(wù)器，減少了服務(wù)器部署人員的工作量，同時(shí)計(jì)算機(jī)計(jì)算更高速、考慮部署影響因素更全面，部署結(jié)果更科學(xué)。(2)本專利技術(shù)提出的部署方案，采用群體智能算法，通過合理部署視頻內(nèi)容服務(wù)器的位置和帶寬分配，在滿足用戶需求的前提下，還充分考慮視頻內(nèi)容服務(wù)提供商的服務(wù)器部署成本和帶寬租用費(fèi)，保證部署結(jié)果的合理性和可行性，大大減少了視頻內(nèi)容服務(wù)提供商的總成本。(3)視頻內(nèi)容服務(wù)器部署問題是一個(gè)NP難問題，而群體智能算法已被證明在解決NP難問題時(shí)有很好的魯棒性和全面性，采用群體智能算法來部署視頻內(nèi)容服務(wù)器，能保證最終服務(wù)器部署結(jié)果的正確性。附圖說明圖1是網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D；圖2是本專利技術(shù)實(shí)施例中視頻內(nèi)容服務(wù)器部署流程圖；圖3是本專利技術(shù)實(shí)施例中進(jìn)化算法的流程圖；圖4是本專利技術(shù)實(shí)施例中的模型轉(zhuǎn)換示意圖；圖5是部署結(jié)果可視化示意圖。具體實(shí)施方式下面將結(jié)合實(shí)施例和附圖，對(duì)本專利技術(shù)技術(shù)方案做進(jìn)一步描述，但本專利技術(shù)的實(shí)施方式不限于此。本專利技術(shù)部署方法采用群體智能算法，通過合理部署視頻內(nèi)容服務(wù)器的位置和帶寬分配，可以在滿足用戶帶寬需求的前提下，形成視頻內(nèi)容服務(wù)器部署成本和帶寬租用費(fèi)均最小的智能視頻內(nèi)容服務(wù)器部署方案；通過對(duì)算法中的個(gè)體進(jìn)行合理編碼，模擬各節(jié)點(diǎn)上視頻內(nèi)容服務(wù)器的部署情況，并通過對(duì)算法的適應(yīng)度函數(shù)進(jìn)行合理修改，模擬視頻內(nèi)容服務(wù)器部署方案的帶寬流動(dòng)情況，計(jì)算服務(wù)器部署成本和帶寬租用費(fèi)。視頻內(nèi)容服務(wù)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湟妶D1，節(jié)點(diǎn)中數(shù)字為節(jié)點(diǎn)的標(biāo)號(hào)，虛線繪制的節(jié)點(diǎn)表示用戶節(jié)點(diǎn)，其余節(jié)點(diǎn)為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)。與用戶節(jié)點(diǎn)直接相連的鏈路上，用needj表示第j個(gè)用戶的視頻帶寬消耗需求，除了用戶節(jié)點(diǎn)之外的其余節(jié)點(diǎn)均可用于部署視頻內(nèi)容服務(wù)器。每條鏈路上用capi表示第i條鏈路的鏈路容量上限，costi表示第i條鏈路的單位帶寬的租用成本。本專利技術(shù)要解決的問題就是要在有m個(gè)節(jié)點(diǎn)、n個(gè)用戶、e條鏈路的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D中，選擇其中的k個(gè)節(jié)點(diǎn)部署視頻內(nèi)容服務(wù)器，并在滿足鏈路帶寬flowi＜capi的條件下，使得從視頻內(nèi)容服務(wù)器流到用戶的帶寬∑flowj滿足用戶需求(即∑flowj≥needj)；同時(shí)，使得部署視頻內(nèi)容服務(wù)器的總成本(即服務(wù)器部署成本與帶寬租用費(fèi)之和)deploymentcosts(k*deploymentcosts)+bandwidthrentalcosts(∑costi*flowi)最小。本實(shí)施例提供基于進(jìn)化算法的智能化視頻內(nèi)容服務(wù)器部署方案，在現(xiàn)本文檔來自技高網(wǎng)...

【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種智能化的視頻內(nèi)容服務(wù)器部署方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟1、獲取網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫畔ⅲ徊襟E2、根據(jù)步驟1獲取到的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫畔ⅲ瑢?duì)進(jìn)化算法的染色體進(jìn)行編碼，每個(gè)染色體數(shù)組表示一個(gè)可行解；然后，根據(jù)可行解生成多源點(diǎn)多匯點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淠Ｐ?，作為初始服?wù)器部署方案；步驟3、將多源點(diǎn)多匯點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淠Ｐ娃D(zhuǎn)換為單源點(diǎn)單匯點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淠Ｐ停徊襟E4、通過最小費(fèi)用最大流算法確定進(jìn)化算法中每個(gè)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淠Ｐ瓦m應(yīng)度的值，即最小費(fèi)用值；步驟5、采用進(jìn)化算法進(jìn)行多次迭代，不斷進(jìn)化，保留每代中適應(yīng)值最小的個(gè)體，最終得到視頻內(nèi)容服務(wù)器部署的最佳方案。

【技術(shù)特征摘要】
1.一種智能化的視頻內(nèi)容服務(wù)器部署方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟1、獲取網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫畔?；步驟2、根據(jù)步驟1獲取到的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫畔?，?duì)進(jìn)化算法的染色體進(jìn)行編碼，每個(gè)染色體數(shù)組表示一個(gè)可行解；然后，根據(jù)可行解生成多源點(diǎn)多匯點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淠Ｐ?，作為初始服?wù)器部署方案；步驟3、將多源點(diǎn)多匯點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淠Ｐ娃D(zhuǎn)換為單源點(diǎn)單匯點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淠Ｐ?；步驟4、通過最小費(fèi)用最大流算法確定進(jìn)化算法中每個(gè)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淠Ｐ瓦m應(yīng)度的值，即最小費(fèi)用值；步驟5、采用進(jìn)化算法進(jìn)行多次迭代，不斷進(jìn)化，保留每代中適應(yīng)值最小的個(gè)體，最終得到視頻內(nèi)容服務(wù)器部署的最佳方案。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的智能化的視頻內(nèi)容服務(wù)器部署方法，其特征在于，步驟2中，一個(gè)染色體數(shù)組對(duì)應(yīng)一個(gè)初始服務(wù)器部署方案，每個(gè)染色體數(shù)組是隨機(jī)生成的。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的智能化的視頻內(nèi)容服務(wù)器部署方法，其特征在于，所述網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫畔ňW(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù)量、網(wǎng)絡(luò)鏈路數(shù)量、用戶數(shù)量、鏈路具體信息以及用戶信息。4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的智能化的視頻內(nèi)容服務(wù)器部署方法，其特征在于，步驟3中，網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淠Ｐ娃D(zhuǎn)換包括如下步驟：(1)建立超級(jí)源點(diǎn)S和超級(jí)匯點(diǎn)T；(2)對(duì)于每個(gè)用戶節(jié)點(diǎn)ID，建立一條ID→T的邊，費(fèi)用為0，容量上限為該用戶節(jié)點(diǎn)的需求量；(3)對(duì)于每個(gè)服務(wù)器節(jié)點(diǎn)NID，建立一條S→NID的邊，費(fèi)用為0，容量上限為該服務(wù)器節(jié)點(diǎn)的容量。5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的智能化的視頻內(nèi)容服務(wù)器部署方法，其特征在于，步驟4中，進(jìn)化算法的適應(yīng)度函數(shù)使用最小費(fèi)用最大流算法，可行解的最大流量值用于判斷該可行解能否滿足所有用戶需求，最小費(fèi)用值作為可行解的適應(yīng)值。6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的智能化的視頻內(nèi)容服務(wù)器部署方法，其特征在于，步驟5的迭代過程中，使用最優(yōu)個(gè)體保持策略的選擇操作；計(jì)算每個(gè)個(gè)體的交叉概率Pc，以此概率隨機(jī)交叉；計(jì)算每個(gè)個(gè)體的變異概率Pm，...

【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：胡心怡，張軍，龔月姣，黃家銳，馬一寧，肖楚烽，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：華南理工大學(xué)，
類型：發(fā)明
國(guó)別省市：廣東,44