基于两次优先级排序的虚拟网络映射算法

为解决现有的虚拟网络映射算法忽略网络本身属性,仅按照请求到达的顺序分配资源而导致物理资源利用率低的问题,利用时间窗模型,提出了基于两次优先级排序的虚拟网络映射算法。在第一次排序中,粗化虚拟网络请求的同时根据业务类型、属性参数计算请求优先级,初步确定窗口中虚拟网络映射顺序;在第二次排序中,综合考虑链路带宽资源需求和节点途径跳数,通过链路权重来确定优先级,计算最佳映射路径。仿真结果表明,该算法降低了虚拟网络请求的平均等待时间,提高了请求接受率及收益开销比。     

基于知识描述和遗传算法的跨域虚拟网络映射

网络虚拟化环境下的跨域虚拟网络映射是指当物理网络由多个自治域构成时,以最小化虚拟网络映射开销为目标,将虚拟网络请求恰当地划分为多个虚拟子网请求,并分别指派给相应自治域以完成映射。资源匹配和虚拟网络划分是跨域虚拟网络映射中的两个关键阶段。然而,现有的资源匹配算法无法支持精确的数值属性匹配,也无法满足虚拟网络用户对表达多样化映射约束的需求,故实用性不高。此外,虚拟网络划分属于NP问题,目前也缺乏高效的求解方法。针对上述两个阶段中存在的问题,分别提出了基于OWL及SWRL的资源匹配算法和基于遗传算法的虚拟网络划分算法。理论分析证明了该方法的正确性。仿真实验从效率、性能及稳定性方面验证了该方法的有效性。     

关于跨域虚拟网络的优化狼群映射研究仿真

虚拟网络映射的目的是将网络底层物理资源,以高可用低开销的方式配置到虚拟网络中,进而提高物理网络的业务扩展性能.针对分布式跨域带来的网络资源异构特性,现有映射算法往往存在节点或链路负载不均衡,资源开销过大,以及报文抖动等问题,提出了优化狼群的跨域虚拟网络映射算法.由于跨域虚拟网络映射过程中,额外的资源开销主要来源于域间,因此算法将映射处理分为域内与域间两部分进行独立分析.对于域内映射只引入元胞结构,增强单目标优化处理性能,将节点采用二进制表示,并设定每一位作为一个元胞,建立节点元胞模型,通过更新元胞与近邻得到域内节点与链路资源的最优配置;对于域间映射,则在元胞基础上,引入优化狼群算法,元胞结构提高搜索的分布能力,优化狼群提高全局寻优性能,利用探狼四处游走,在元胞向量中搜索解,同时得到头狼信息,头狼产生召唤行为通知猛狼目标解的信息,从而利用分工协作实现节点与链路最优解的搜索.仿真结果表明,提出的优化狼群网络映射算法能够有效应对跨域异构资源问题,均衡节点和链路的负载,显著降低网络映射开销和网络映射执行时间.     

基于多链路故障的网络切片生存性算法

为了保证当底层网络的多条物理链路发生故障时用户业务能够不间断,提出一种基于多链路故障的网络切片生存性算法。通过区分切片上承载的业务类型,当高可靠低延迟切片请求到达后,将物理节点按节点重要度排序后进行映射,再对故障链路采用多备份路径算法,选取带宽资源消耗最少的路径依次对故障链路进行重映射,当高带宽切片请求到达后,采用广度优先搜索的节点映射算法,再通过多备份路径对故障链路进行恢复。仿真结果表明,该算法能够提高切片平均映射成功率、长期平均收益开销比、物理链路利用率和故障恢复率,缩短平均故障恢复时延。     

基于业务类型的网络切片可靠性映射算法

网络切片是5G网络的基础架构技术,为在多个切片共享同一底层网络资源的同时保证切片的可靠性,提出一种区分业务类型的网络切片可靠性映射算法,解决底层网络链路故障、网络切片可靠性与资源利用率相互矛盾的问题。通过区分切片承载业务类型,对高可靠低时延切片请求的链路提前构建备份路径,并采用基于最大生成树链路的备份资源共享保护方法,对高带宽切片请求则采用基于链路可靠性的重映射算法恢复故障链路。仿真结果验证了该算法的有效性,与SVNE1+1和DPS-VNRA算法相比,其在切片成功运行率、长期收益开销比、物理链路利用率和故障恢复率方面均具有优势。     

基于负载均衡的虚拟网络映射算法研究

为保证虚拟网络请求成功映射,同时不会导致底层网络的部分负载过重,映射性能变差,需要对虚拟网络链路映射进行合理化负载均衡。本文中把虚拟链路带宽资源切片,利用增广子图路径方法选择底层路径,并且将不相交路径资源归一化,设计了基于负载均衡的虚拟网络映射算法。最后,通过仿真将负载均衡算法与路径割裂算法、K最短路径算法进行性能对比。仿真结果表明了负载均衡算法在虚拟网络映射的请求接受率、成本和收益指标方面优于其他两种算法。     

一种基于约束优化的虚拟网络映射方法

虚拟网络映射问题将不同的虚拟网络应用映射到相同的基础设施网络中,这是一个极具挑战性的问题.针对该问题,提出了一种基于约束优化的虚拟网络映射方法,将映射问题分解为节点映射和链路映射两个阶段,其中,前者是将虚拟节点映射到物理节点上,后者将虚拟链路映射到物理路径上,它们都是NP难问题.针对节点映射和链路映射分别提出了node-mapping算法和link-mapping算法.node-mapping算法基于贪婪算法的思想,映射时考虑了物理节点所能提供的资源数量以及物理节点间距离两个因素,该算法能够保证基础设施网络中各节点间的负载相对均衡;同时,通过采用访问控制机制,过滤一些异常的虚拟网络请求,能够有效地提高资源的使用效率.link-mapping算法基于人工智能领域中的分布式约束优化思想,其能够保证得到的解是全局最优的,即映射链路的代价最小.最后,通过模拟实验对该方法进行验证,实验结果表明该方法在求解虚拟网络映射问题时的性能良好.     

基于强化学习的高可靠性多域虚拟网络映射算法

现有的虚拟网络映射算法大多是依赖于人工规则对节点进行排序,决定节点先后映射的顺序,来优化节点映射从而提高虚拟网络请求的成功率。而在链路映射阶段普遍采用广度优先搜索算法,忽略了节点资源和链路资源具有强相关性的特点,从而只能取得局部最优的映射结果。针对上述问题,基于5G多域异构网络环境,从网络的可生存性的保护角度出发,提出一种使用双层强化学习的虚拟网络映射算法。将强化学习同时应用于网络映射的节点和链路两阶段,使用梯度策略和反向传播的方法对该网络模型进行训练,并使用此训练模型完成映射。仿真结果表明,与对比算法相比,该算法在优化节点映射的同时优化了链路映射,且在映射成功率、长期收益率、节点和链路的利用率等方面均取得较好结果。     

基于最优子网的虚拟网络映射算法

针对在虚拟网络映射过程中物理资源碎片化导致嵌入请求被拒绝,从而降低物理资源利用率的问题,提出一种基于最优子网的虚拟网络映射算法,通过优化的重边匹配算法,合并符合约束条件的虚拟节点,同时粗化网络拓扑,运用广度优先搜索算法创建候选物理子网集合,将粗化后的虚拟网络请求映射至最优子网。仿真结果表明,该算法能够减小链路映射跳数,提升虚拟网络请求接受率和收益开销比。     

基于可靠性的5G-低轨星座网络切片映射算法

随着国家天地一体化信息网络重大项目的 推进,5G-低轨星座网络切片的可靠映射成为业内的研究热点.在基于软件定义网络(software-defined network,SDN)和网络功能虚拟化(network function virtualization,NFV)的5G-低轨星座集成网络架构下,将5G-低轨星座网络切片的可靠映射问题建模为一个混合整数线性规划问题.在此基础上,研究了切片请求的资源编排,进而提出了基于广度优先搜索的可靠映射算法.该算法综合考虑切片请求的可靠性阈值及虚拟网络功能(virtual network function,VNF)的资源需求,在虚拟网络映射中根据节点的可靠重要度对节点进行排序.仿真结果表明,该算法在满足可靠性阈值约束的条件下,能够最大化收益开销比,提高虚拟网络映射成功率,在切片可靠性及接受率等方面优于对比算法.     

基于拓扑分割与聚类分析的虚拟软件定义网络映射算法

针对目前大部分基于虚拟软件定义网络（vSDN）的映射算法未充分考虑节点与链路之间的相关性的问题,提出了一种基于网络拓扑分割与聚类分析的vSDN映射算法。首先,通过根据最短跳数进行拓扑分割的方法,降低物理网络的复杂度;然后,通过根据节点拓扑和资源属性进行聚类分析的方法,提升映射算法的请求接受率;最后,通过将链路约束分散到节点带宽资源以及节点的度进行约束考量,对不符合链路要求的节点进行重映射,从而优化了节点与链路映射过程。实验结果表明,该算法有效地提升了基于软件定义网络（SDN）架构的虚拟网络映射算法在较低连通概率物理网络下的请求接受率。     

网络功能虚拟化环境中大规模资源状态监测策略

在网络功能虚拟化（NFV）环境中,为了提高网络中基础设施资源利用率,高效动态部署服务功能链,编排管理域需要对网络中底层资源及虚拟网络功能状态进行实时监测,但实时监测会产生大量通信开销。提出了网络通信开销最小化的智能分布式监测策略,通过改进的标签传播算法智能划分子网并选择代理监测节点,实现了对资源和虚拟功能状态的高效监测,并使监测信息通信开销最小。仿真结果表明,所提监测策略使网络中监测信息通信开销降低约13%。图4 不同算法下子网节点数量方差图     

Virtual network mapping algorithm in the cloud infrastructure

Network virtualization has received considerable attention recently because a Cloud Provider (CP) that is responsible for deploying a substrate network in the cloud infrastructure uses network virtualization to support multiple Virtual Network (VN) requests over the shared substrate network. However, mapping multiple VN requests with constraints on virtual nodes and virtual links into a shared substrate network presents a significant challenge, and is considered an NP-hard problem. In this paper, we propose a heuristic mapping algorithm that handles online VN requests. The node mapping algorithm selects a substrate node for mapping that satisfies both a virtual node's resource requirement and its amount of requested bandwidth. The link mapping algorithm either maps a virtual link to the shortest substrate path that satisfies the requested bandwidth of the virtual link or uses the cut-shortest path approach to map a virtual link to multiple substrate paths that satisfy the requested bandwidth of the virtual link. The path migration algorithm migrates virtual links to different substrate paths to maximize the number of accepted VN requests in a substrate network. Simulation results show that the proposed heuristic mapping algorithm uses resources more efficiently, produces more revenue, and has better performance than existing mapping approaches.     

基于软件定义网络的可靠性虚拟网络映射保障机制

在软件定义网络（SDN）虚拟网络映射中,现有研究者主要考虑请求接受率方面,而忽视了SDN中底层资源失效的问题。为此,针对SDN中可靠性虚拟网络映射（SVNE）问题,提出了一种联合先验式保护和后验式恢复的虚拟网络映射保障机制。首先,在虚拟请求接受之前,对SDN物理网络区域性资源进行感知;然后,采用先验式保护机制为映射域内相对剩余资源变小的虚拟网络元素预留备份物理资源,并将此扩展虚拟网络通过D-ViNE算法映射至物理网络中;最后,在未备份虚拟网络元素发生故障时,采用后验式恢复算法完成故障的恢复,对节点和链路分别采用重映射和重路由的方法完成恢复。实验结果表明,与基于SDN的生存性虚拟网络映射算法（SDN-SVNE）相比,在虚拟请求接受率方面提高了21.9%。另外,该保护机制在虚拟级别故障恢复率、物理级别故障恢复率等方面也具有优势。     

一种启发式网络虚拟化资源分配算法

网络虚拟化是克服当前Internet僵化问题的一种重要方法,而资源分配是网络虚拟化技术的核心.为了平衡负载,本文提出了一种启发式资源分配算法HVNE.该算法充分利用虚拟节点和虚拟链路间的关联因素(虚拟网络拓扑),将节点映射和链路映射两个过程合并为一个统一的过程,改善了传统映射算法在拓扑稀疏时,算法性能不理想的问题.此外,HVNE允许同一个虚拟请求中的多个虚拟节点映射到同一个物理节点,节约了物理链路资源.HVNE将无向图的"k-区域划分优化"理论与传统的拓扑分割理论相结合,定义了虚拟拓扑间节点的关联因子,改进了传统的星形分割方法,使之能适用于大规模网络.仿真实验表明,HVNE在保证网络负载的情况下,获得了较好的虚拟请求接受率,较高的资源利用率和网络收益.     

基于负载均衡的无线虚拟网络映射算法

针对网络僵化的问题,目前多采用网络虚拟化（NV）方法进行解决,其关键技术是虚拟网络映射（VNE）。为解决无线VNE过程中功率和带宽资源使用不均衡的问题,基于负载均衡原理提出一种联合资源分级的无线VNE算法。首先,采用新的节点资源排序方式,其中将节点功率和平均链路带宽作为排序依据;其次,对资源进行分级,以动态调整虚拟网络请求对功率和带宽资源的需求;最后,改进功率和带宽资源的单位成本,并以最小化成本为目标函数选择资源分配方案。与原有的无线VNE算法WVNE-JBP相比,所提算法的总体接受率提高了11.7个百分点,平均功率利用率提高了4.4个百分点,平均带宽利用率提高了1.6个百分点。实验结果表明,所提算法能有效提高虚拟网络接受率和资源利用率。     

A Global Optimal Mapping Method of Network based on Discrete Optimization Firefly Algorithm

In order to solve the current network rigidity and optimize the resource requirements of multiple virtual networks for synchronous mapping, improve the success rate of virtual network mapping requests, the long-term revenue and overhead ratio of the substrate network, node resource utilization rate and link resource utilization rate. A global optimal mapping method based on discrete optimization firefly algorithm is presented. Analyze the problem of virtual network mapping, map virtual nodes to physical nodes, and map virtual links to physical paths. According to the resource constraints of the virtual network and the substrate network, a multi-objective optimization model of the virtual network mapping is constructed, and the discrete fireflies optimization algorithm is used to obtain the global optimal solution of the virtual network mapping model to achieve the optimal allocation of global resources. The experimental results show that the discrete optimization firefly algorithm has a good performance in solving the virtual network mapping problem, and can effectively improve the virtual network request acceptance rate, node resource utilization rate, link resource utilization rate, and long-term revenue and cost ratio of the substrate network, ensuring Optimization of virtual network resources.     

具有高可靠特征的无线虚拟网络映射方法研究

针对虚拟网络映射过程中链路资源受限和网络生存性问题，分别提出一种基于节点扩展资源的节点映射方案和一种虚拟网络重映射方案。为克服节点映射后链路映射阶段的资源不足问题，通过将节点扩展资源大的节点作为承载节点以确保链路映射的可靠性和高效性，链路映射阶段采用一种基于最小链路代价的映射方案以获得高可靠映射，在此基础上针对网络故障采取一种重映射策略，将失效节点迅速重映射至候选节点集中以确保虚拟网络服务的连续性。通过仿真对几种算法性能进行对比，结果表明所提算法在虚拟网络映射成功率、虚拟网络恢复成功率和资源负载利用率等方面均取得较好结果。