CN119135657B 一种基于机器学习的ip地址资源分配方法及系统 （无锡尚航数据有限公司）

一种基于机器学习的IP地址资源分配方法本发明公开了一种基于机器学习的IP地址将属于网关组的IP地址段划分为多个细分地址状态集中各个细分地址区间的资源占用状态以及IP地址需求预测结果输入训练优化完成的资IP地址分配策略，为待分配设备分配IP地址资2接收待分配设备发送的IP地址分配请求消息；其中，所述IP地址分响应于所述IP地址分配请求消息，从IP地址资源池中获取归属于网关组的IP地址段，将所述地址区间状态集中各个细分地址区间的资源占用状态以及所述IP地址需求预从所述IP地址资源池中获取归属于所述历史网关组的IP地根据所述多个历史细分地址区间以及所述历史IP地址需求集合，利用使用所述需求-细分地址区间关联判定矩阵构建并训练随机森林模型，以对所述随机将训练优化完成的随机森林模型确定为所述资基于长短期记忆神经网络模型，根据所述历史IP地址使用数据建根据训练优化完成的IP地址需求预测模型，对所述待分配设备的IP地址需求进行预所述更新门层用于更新细胞状态，将旧细胞状态Statust-1更新为当前细胞状态所述根据所述多个历史细分地址区间以及所述历史IP地址需求集合，3X为需要求解的最优解；最大化；对所述待分配设备分配的lP地址资源的实际使用情况进行监控，并收集实时反馈数将评估结果和所述实时反馈数据用于调整所更新所述地址区间状态集中各个细分地址区间获取所述网络系统的服务质量要求以及所述网络系统根据输出的所述IP地址分配策略、所述网络系统的服务质量要4所述地址区间划分模块，用于响应于所述IP地址分配请求消息，从IP地所述IP地址需求预测模块，用于对所述待分配设备的IP地址需求进所述IP地址分配策略确定模块，用于将所述地址区间状态集中各个细分地址区所述IP地址资源分配模块，用于根据输出的所述IP地址分配策略，从所述IP地址资源池中获取归属于所述历史网关组的IP地根据所述多个历史细分地址区间以及所述历史IP地址需求集合，利用使用所述需求-细分地址区间关联判定矩阵构建并训练随机森林模型，以对所述随机将训练优化完成的随机森林模型确定为所述资基于长短期记忆神经网络模型，根据所述历史IP地址使用数据建根据训练优化完成的IP地址需求预测模型，对所述待分配设备的IP地址需求进行预所述更新门层用于更新细胞状态，将旧细胞状态Statust-1更新为当前细胞状态所述根据所述多个历史细分地址区间以及所述历史IP地址需求集合，5X为需要求解的最优解；最大化；6以及历史IP地址需求集合；从所述IP地址资源池中获取归属于所述历史网关组的IP地址7前细胞状态statust；[0009]进一步地，所述根据所述多个历史细分地址区间以及所述历史i和j均为用于索引集合中的元素的指标变量；i表示历史IP地址需求的索引；j表示历史细分地址区间的索引；xij表示所述历史IP地址需求集合D={d,d2,.…,dm}与所述历史细分地址区间s={s2,s2,…,sn}的关联程度；pi为预测函数，用于表示历史IP地址需求d与历史细分地址区间sj关联的可能性；定义约联到k个历史细分地址区间sj；ij日乘数，以使得对偶函数g(u,uy)=MinimizeL(x,w,uy)最大化；根据所89[0017]此处所说明的附图用来提供对本发明实施例的进一步理解，构成本申请的一部[0018]图1为根据本申请实施例的一种可选的基于机器学习的IP地址资源分配方法的流[0019]图2为根据本申请实施例的另一种可选的基于机器学习的IP地址资源分配方法的[0020]图3为根据本申请实施例的一种可选的基于机器学习的IP地址资源分配系统的结状态以及IP地址需求预测结果输入训练优化完成的资源分配模型，输出IP地址分配策略；址区间关联判定矩阵构建并训练随机森林模型，以对随机森林模型的模型参数进行调整；将训练优化完成的随机森林模型确定为资源胞状态statust；其中，[0029]基于本申请提供的实施例，更新门层动态地决定哪些信息应该保留在细胞状态对偶分解法确定需求一细分地址区间关联判定矩阵，包括：将目标函数定义为：i和j均为用于索引集合中的元素的指标变量；i表示历史IP地址需求的索引；j表示历史细分地址区间的索引；xij表示历史IP地址需求集合D={d,d2,.…,dm}与历史细分地址区间s={s2,s2,…,sn}的关联程度；pi为预测函数，用于表示历史IP地址需求与历史细分地址区间sj关联的可能性；定义约束条件为ij日乘数，以使得对偶函数g(u,uy)=MinimizeL(x,w,uy)最大化；根据取网络系统的服务质量要求以及网络系统的负载均衡要求；根据输出的IP地址分配策略、策略确定模块304，用于将地址区间状态集中各个细分地址区间的资源占用状态以及IP地址区间关联判定矩阵构建并训练随机森林模型，以对随机森林模型的模型参数进