1.一种启发式网络负载均衡方法，实现节点网络中源交换机节点至目的交换机节点之间最优路径的获得，其特征在于，包括如下步骤：步骤A.初始化N个粒子，以及初始化计数参数i＝0，然后进入步骤B；

步骤B.分别针对各个粒子，将源交换机节点作为粒子当前已探索网络路径中的第一个交换机节点，并按如下步骤B01至步骤B07，执行第i次迭代，然后进入步骤C；

步骤B01.判断i是否等于0，是则针对粒子当前已探索网络路径中末交换机节点的各个相邻交换机节点，根据节点网络中各链路的可用带宽，分别计算该各个相邻交换机节点分别作为末交换机节点的下一交换机节点的概率，然后进入步骤B02；否则分别针对粒子当前已探索网络路径中末交换机节点的各个相邻交换机节点，按如下公式(1)：获得相邻交换机节点作为末交换机节点的下一交换机节点的概率p邻，进而分别获得该各个相邻交换机节点分别作为末交换机节点的下一交换机节点的概率，然后进入步骤B02；

其中，α表示相邻交换机节点出现在全局最优路径中的权重；β表示相邻交换机节点出现在粒子所对应局部最优路径中的权重；p'邻表示相邻交换机节点第i-1次迭代过程中的概率；

n邻1表示相邻交换机节点在当前所有全局路径中出现的次数，n邻2表示相邻交换机节点在当前所有局部路径中出现的次数；nall邻3表示末交换机节点的所有相邻交换机节点在当前所有全局路径中出现的次数，nall邻4表示末交换机节点的所有相邻交换机节点在当前所有局部路径中出现的次数；

步骤B02.针对粒子当前已探索网络路径中末交换机节点的各个相邻交换机节点进行随机排序，并根据各个相邻交换机节点分别所对应的概率，按各个相邻交换机节点的排序，由0开始累加，划分获得各个相邻交换机节点分别所占概率份额，然后进入步骤B03；

步骤B03.获得随机数X∈(0,1)，基于各个相邻交换机节点分别所占概率份额，选择X所在概率份额对应的相邻交换机节点，然后判断该相邻交换机节点是否位于粒子当前已探索网络路径中，是则进入步骤B04；否则将该相邻交换机节点作为粒子当前已探索网络路径中末交换机节点的下一交换机节点，加入到粒子当前已探索网络路径中，然后进入步骤B05；

步骤B04.判断粒子当前已探索网络路径中末交换机节点的各个相邻交换机节点是否都已经过步骤B03的判断，是则定义粒子当前已探索网络路径无效，将粒子当前已探索网络路径作为粒子对应于第i次迭代的局部路径，并定义粒子对应于第i次迭代的局部路径的舒适度为0，然后进入步骤B07；否则返回步骤B03；

步骤B05.判断粒子当前已探索网络路径中末交换机节点是否为目的交换机节点，是则将粒子当前已探索网络路径作为粒子对应于第i次迭代的局部路径，并进入步骤B06；否则返回步骤B01；

步骤B06.根据如下公式：

获得粒子对应于第i次迭代的局部路径的舒适度F，然后进入步骤B07；其中，Si表示粒子对应于第i次迭代的局部路径的总可用带宽；Li表示粒子对应于第i次迭代的局部路径中链路条数；Lmax表示节点网络中源交换机节点至目的交换机节点所对应所有路径中的最大路径长度；Lmin表示节点网络中源交换机节点至目的交换机节点所对应所有路径中的最短路径长度；0≤ω≤1，ω表示预设调节系数；D表示源交换机节点至目的交换机节点所对应所有路径中最大路径长度、与源交换机节点至目的交换机节点所对应所有路径中最短路径长度的差值；

步骤B07.判断i是否等于0，是则将粒子对应于第i次迭代的局部路径作为粒子所对应的局部最优路径；否则基于粒子对应于第i次迭代的局部路径的舒适度，以及粒子对应于前i-1次迭代中各次局部路径的舒适度，选择最大舒适度所对应的局部路径，更新为粒子所对应的局部最优路径；

步骤C.根据第i次迭代中，各个粒子分别所对应局部路径舒适度，选择最大舒适度所对应的局部路径作为第i次迭代的全局路径，则该最大舒适度即为第i次迭代全局路径的舒适度，然后进入步骤D；

步骤D.判断i是否等于0，是则将第i次迭代的全局路径作为全局最优路径；否则基于第i次迭代的全局路径的舒适度，以及前i-1次迭代中各次全局路径的舒适度，选择最大舒适度所对应的全局路径，更新为全局最优路径，然后进入步骤E；

步骤E.判断i是否等于预设迭代次数，是则全局最优路径即为节点网络中源交换机节点至目的交换机节点的最优路径；否则针对i所对应的值进行加1更新，并返回步骤B。

2.根据权利要求1所述一种启发式网络负载均衡方法，其特征在于：所述ω的值为0.6。

3.根据权利要求1所述一种启发式网络负载均衡方法，其特征在于：所述α与所述β的比值为1.5。

4.根据权利要求1所述一种启发式网络负载均衡方法，其特征在于：周期执行步骤A至步骤E，实现节点网络中源交换机节点至目的交换机节点之间最优路径的周期性更新。