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摘要：本发明提供一种智慧城市大数据流量分析系统及方法，采取SDN控制器，以及分别与SDN控制器连接的网络感知模块、网络监控模块和路径选择模块配合工作，针对大象流的特点，提出大流量数据流重路由算法，基于对现有模拟退火算法的改进，利用链路负载计算链路成本、链路平衡度与链路数影响计算适应度函数比较，选择出最佳流量路径，最终在智慧城市数据中心SDN网络中减少大象流碰撞造成的大数据流量拥塞。

主权项：1.一种智慧城市大数据分析系统，其特征在于，包括SDN控制器，以及分别与SDN控制器连接的网络感知模块、网络监控模块和路径选择模块，其中：网络感知模块，用于获取发现SDN网络拓扑信息，并依照路由器与终端之间的端口对应关系，建立起整个初始网络拓扑，以便于后续路径计算；在初始网络流量正常时，根据所述初始网络拓扑建立的最短路径规则由SDN控制器对流量进行转发；网络监控模块，用于定时发送请求给各个路由器，并计算各链路负载容量、可用带宽以及当前各路由器流量、路由器各端口的流速，以检测是否出现大象流；路径选择模块，用于对检测出的大象流进行最优选择路径计算，将计算出的最优路径发送给所述SDN控制器，以使所述SDN控制器生成新的转发规则，调度路由器按照新的转发规则对大象流进行转发；所述路径选择模块采用改进的模拟退火算法对检测出的该大象流进行最优选择路径计算，具体包括：S51：初始化控制参数，包括迭代次数Maxgen，退火初始温度T_MAX，冷却温度和选用度；S52：判断该大象流可选择的全部路径，利用最低链路花费成本当做选择原则，K次选用并计算出K条最低链路成本花费备选路径集合，其中K为大于等于3的整数，所述最低链路花费成本为：Costpath＝LinkCount*路径负载+选路成本+平均负载度，选路成本＝路径上链路数*选用度，平均负载度＝路径上的平均负载路径负载，其中选用度所有链路初始均为1，每次被选为备选路径时则记录乘以2倍，LinkCount是指路径上的链路数量；S53：根据K条最低链路成本花费备选路径集合，首次进入迭代的大象流从所述备选路径集合随机抽取一条路径作为历史最佳解，非首次进入迭代的则以历史最佳解所选路径组成一组历史最佳解S；所有大象流再次从该备选路径集合中随机抽取一条路径，组成此次迭代最佳解S’并更新选用度，再将所述历史最佳解S和此次迭代最佳解S’所有路径分别带入适应度函数计算分数，适应度函数为： 其中，AVBij为第i条路径中第j个链路的可用带宽，AVBi则是第i条路径所有可用带宽，Flow_speed为当前欲调度的该大象流流量大小，Li为第i条路径的链路数，NodeCounts为路由器节点数；S54：若此次迭代最佳解S’计算出的适应度分数FS′低于或等于历史最佳解S的适应度分数FS，接受新解S’并更新历史最佳解；反之，若FS′大于FS，则触发概率性是否接受较差解S’流程S55；S55：随机从0到1之间抽取一个数字R，根据以下公式计算接受概率P：P＝[1FS′一FS]×Now_TT_MAX，若P值大于等于R时则接受较差新解，若P值小于R时则保持当前历史最佳解不变，其中Now_T为当前迭代温度，T_MAX为初始温度；S56：判断是否达到迭代次数Maxgen，如果达到则进入步骤S57；如果未达到，则将当前迭代温度减去冷却温度后，进入步骤S52再次进行迭代，直至达到迭代次数Maxgen迭代条件结束，进入步骤S57；S57：迭代结束，输出当前最佳解作为最优路径。

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