一种面向量子密钥分发业务的配用通信系统均衡负载调度方法

1.一种面向量子密钥分发业务的配用通信系统均衡负载调度方法，其特征在于，步骤如下：1):终端节点资源有限，无法处理大数据量的业务，于是向边缘侧服务器发出业务请求；2):本地边缘服务器待接收请求，将请求放入任务等待队列；3):对接收任务的服务器做阈值判断，如果当前任务队列大于高负载阈值，则向其他服务器发出协作请求；4):高负载服务器根据马尔科夫过程计算最大概率的迁移节点，具体为：考虑当前时刻为t，此时节点i出现高负载情况，t时刻节点i的负载状态为X t ，需要迁移若干任务使得服务器正常，前n个时刻(n＜t)，负载转移序列为X 1 ，X 2 ，X n …，从这个转移序列中，把相邻时刻状态转移i→j出现的次数记作C ij ，可以得到i状态向j状态的转移概率p ij ，由状态转移概率组成马氏链的转移概率矩阵为：负载转移仅仅发生在高负载状态向低负载状态，因此，该转移概率矩阵是一个下三角矩阵，把状态j出现的次数记为N(j),则马尔科夫链在t-1时刻的状态分布向量为：因此，当该服务器出现新的高负载情况时，利用上述公式π (n) ＝π (n-1) A即可得到最大概率转移节点，并判断转移后接受节点负载状况是否处于正常状态，若正常，则进行转移；在系统试运行阶段，记录前n个高负载时刻数据的分配，从第n个时刻开始记为t0并把t0作为马尔科夫链的起始时刻，取初始状态分布向量π (0) ＝(1/n，1/n，…，1/n)，根据公式即可确定状态转移矩阵；5):根据网络拓扑模型计算一步转移概率；6):计算多步转移概率，判断是否为连通矩阵，若是，计算链路可达性；7):将链路选择概率做归一化处理，并根据链路概率赋予权值；8):将链路权值作为初始信息素浓度，采用蚁群算法对链路进行选择。