基于注意力机制与时序图卷积网络的路由优化方法与系统

本发明公开了一种基于注意力机制与时序图卷积网络的路由优化方法与系统，属于通信网络技术领域，该方法对网络中的流量进行分类，当网络流量为鼠流，采用训练后的A3T‑GCN模型预测各链路的网络状态，采用改进的蝴蝶优化路由算法对链路进行寻优，根据网络状态计算链路的时延及其波动性，经过迭代优化得到时延和时延波动性最小的链路，将鼠流沿该最优解对应的链路进行路由；当网络流量为象流，利用A3T‑GCN模型预测未来w个周期内最短跳数链路集合中每条链路的平均剩余带宽，采用平均剩余带宽最大的链路对象流进行路由；该方法通过优化网络资源的分配和利用，有效提升了网络的整体效率和吞吐量。