基于SDN架构的数据中心网络路由算法需求分析

软件定义网络是一种新型化的网络架构形式,是促成网络实现自动化部署安排的重要手段。对软件定义网络技术的应用能够实现数据与控制平面的分隔,进而达到对网络流量的精准化控制。文章在软件定义网络架构的基础上对数据中心网络路由算法展开具体分析,以期能够通过更低的网络成本与最短安全路径来实现对网络路由效率与资源的充分应用。     

基于SDN架构的数据中心网络路由算法需求分析

随着SDN技术的发展,采用基于SDN架构的数据中心网络将越来越广泛.围绕SDN技术在数据中心网络中的应用问题,分析了现代数据中心网络及SDN的技术特征,设计了SDN在现代数据中心网络中的应用架构,并以路由为视角分析总结了基于SDN的数据中心网络路由性能需求,提出了相应的解决方案,以期对我国未来数据中心网络建设路由设计提供必要的参考.     

一种基于QoS的选播路由算法研究

随着计算机和网络技术的迅猛发展,对网络服务质量的要求越来越高,因此选播成为了IPv6中的一种标准通信模型。在提出了一种新的解决多种限制条件下QoS路由问题的启发式算法,在该算法中,综合考虑了时延、带宽和费用的限制条件,主要采用了网络链路信息预先处理和改进的宽度优先搜索等方法。实验结果表明,该算法具有良好的性能指标,能够有效解决多种限制条件下的QoS路由问题,并且较好的平衡网络负载和服务器负载。     

基于SDN的工业无线网络能量高效型路由算法

在智能制造背景下,为了提高无线网络的灵活性和能量使用效率,提出基于软件定义网络(SDN)的工业无线网络能量高效路由算法(SDERA)。基于SDN数据平面和控制平面分离的思想,构建了新型的工业无线网络模型,控制器根据应用需求、节点的剩余能量和负载等因素,计算全局最优路由策略并分发给交换节点,交换节点按照控制器的决策在不同的逻辑子网中转发数据包。当节点和链路质量信息以及应用需求发生变化时,控制器可以动态地调整路由策略,提高能量使用效率和网络性能。仿真实验结果表明,该路由算法有效地延长了网络的生存时间,提高了网络的能量使用效率。     

一种软件定义网络中基于蚁群算法的一致性路由策略

软件定义网络通过对交换机下发流表项实现数据平面的更新,但流表项的安装具有时延,可能导致部分数据分组被错误地处理或丢弃。对此,提出一种基于蚁群算法的一致性路由策略,在路由参数中加入不一致时延,并通过控制器对流表的下发顺序做出调整,避免了在数据分组传输过程中,交换机控制逻辑的不一致。实验结果表明,与最短路径算法相比,出现不一致问题时,该策略所选路径的实际时延小于最短路径算法的时延,数据分组丢失率、错误转发的概率明显降低。     

QL-STCT：一种SDN链路故障智能路由收敛方法

针对软件定义网络（SDN）链路故障发生时的路由收敛问题,提出了Q-Learning子拓扑收敛技术（QL-STCT）实现软件定义网络链路故障时的路由智能收敛。首先,选取网络中的部分节点作为枢纽节点,依据枢纽节点进行枢纽域的划分。然后,以枢纽域为单位构建区域特征,利用特征提出强化学习智能体探索策略来加快强化学习收敛。最后,通过强化学习构建子拓扑网络用于规划备用路径,并保证在周期窗口内备用路径的性能。实验仿真结果表明,所提方法能够有效提高链路故障网络的收敛速度与性能。     

一种基于蚁群系统原理的QoS单播路由算法

蚁群算法是一种基于蚁群系统原理的、具有自组织能力的、新型的启发式优化算法。为了研究QoS路由问题,本文利用蚁群算法能寻找最短路径这一特性,提出了一种基于蚁群系统原理、用于解决带宽和时延约束问题的QoS单播路由算法。仿真结果表明了该算法的有效性、自适应性、鲁棒性和可扩展性。     

基于主动网络的多约束路由探测算法

本文提出了一种基于主动网络的多约束路由探测算法MAR(Multi-constrained Active Routing).与传统路由算法相比,MAR不仅能灵活地提供多种约束条件的服务质量保证,而且充分发挥了主动网络的可编程和自定制能力,允许用户根据业务要求和网络状况自定制约束条件和相关参数.通过仿真MAR算法在各种网络条件下的性能表明,MAR算法能够提高多约束条件寻路的成功率.     

基于改进蚁群算法的组播路由算法研究

提出了一种基于改进蚁群算法的QoS组播路由优化求解方法.新算法采用精英策略进行信息素更新、转轮赌法进行路径选择和变化的信息素强度等方法进行改进.仿真结果表明改进的蚁群算法能有效满足各种业务的服务质量需求.     

一种基于时延信息的多QoS快速自适应路由算法

本文在分析现有自适应蚁群算法局限性的基础上，提出了一种基于时延的自适应多QoS路由算法，它在满足带宽和时延波动约束条件下，直接利用前一周期的时延信息来更新路由表，以作为当前寻找路径的依据。仿真和分析结果表明，该算法具有快速准确的特点，能够及时协调网络拥塞和资源有效利用两者间的矛盾。     

一种基于改进蚁群算法的选播路由算法

为了在网络负载较大的情况下实现多目标多路径的选播路由,该文根据蚂蚁寻径与选播路由的相似性,提出了一种基于改进蚁群算法的选播路由算法。在运用数据包传输的历史信息来模拟路径信息素的基础上,增加了目标地址泛洪负载信息来模拟食物气味散发的过程,使得各个节点可以获得服务器和链路的最新信息。节点根据路径上的信息素、食物的气味以及链路的可见度等综合生成概率表,作为后继蚂蚁路径选择的依据。运用NS-2对该算法进行仿真,测试结果表明它可以减少传输时延,降低服务器负载的波动幅度,实现链路的负载均衡,增加网络的容量,提高选播服务的可扩展性。     

基于SDN的数据中心网络路由算法研究

针对云计算、大数据等互联网应用规模不断扩大,新应用的发展对传统网络提出更高效集中的网络管理需求、高效灵活的组网需求。文章对在软件定义网络架构下的数据中心网络路由方面展开研究,提出基于流分类的软件定义数据中心网络路由算法,使用改进的路由算法,在Fat-Tree架构上建立流量模型并与传统的ECMP算法进行性能分析和对比。结果表明,文章中提出的路由算法能够在提高链路利用率的基础上提高网络吞吐量和降低分组端到端时延。     

一种基于蚁群算法和非线性长度的多约束路由算法

在分析了多种路由算法的基础上,设计了一种基于蚁群算法的多约束路由算法。该算法采用了非线性路径长度,通过蚂蚁的周游获得长度更短的多约束路径。仿真表明,该算法在最短路径获取和路由发现成功率方面都有高效的表现。     

一种安全网络路由算法研究

路由算法是路由协议中的重要组成部分,采用何种算法往往决定了最终寻径结果的优劣。路由算法除了能够对信息进行正确路由外还应使路由器具有抵抗恶意攻击的能力。文章在介绍了安全的网络路由算法的设计目标以及几种采用加密技术的安全网络路由算法的基础上,提出了一种安全网络路由算法,该算法通过公开密钥机制,保证了Internet网络中扩散路由算法的安全性。     

基于SDN的按需智能路由系统研究与验证

软件定义网络(SDN)是一种新型的网络技术,SDN开放可编程的理念与网络管道智能化的需求能够完美地契合。在基于SDN的下一代高智能网络(S-NICE)总体架构研究的基础上进行探索,论述了S-NICE架构中的核心系统——按需智能路由系统的关键技术、系统设计、部署验证和应用场景。     

基于遗传算法的QoS组播路由算法的改进

QoS组播路由技术在网络技术发展中占有很重要的地位,是一种关键的技术。在分析网络模型的基础上,建立了组播问题的数学模型。遗传算法是一种经典的寻优算法,应用广泛,提出了改进的算法。并且结合改进Dijkstra算法,使算法能很好地体现实际组播路由问题的特点。试验表明,这种新的算法可靠性更高,适应了当今网络性能优化的需要。     

一种基于遗传粒子群算法的选播路由算法

选播是IPv6中定义的一种新的通信模式.在分析选播通信服务基础上,提出一种基于遗传粒子群算法的选播路由算法,以求解多QoS约束的选播路由问题.算法将遗传算法和粒子群算法结合起来,通过设置一个更新算子,让路径之间相互学习,使得整个种群不断地趋干最优路径.仿真实验结果表明,该算法是可行和有效的,比单独基于遗传算法或粒子群算法的选播路由算法有一定的优越性.     

一种基于深度增强学习的智能路由技术

随着网络规模的不断增大以及网络复杂度的不断提高,传统路由算法面对网络流量在时空分布上的剧烈波动难以兼顾计算复杂度和算法效率.近年来,随着软件定义网络和人工智能技术的兴起,基于机器学习的自动路由策略生成逐渐受到关注.本文提出一种基于深度增强学习的智能路由技术SmartPath,通过动态收集网络状态,使用深度增强学习自动生成路由策略,从而保证路由策略能够动态适应网络流量变化.实验结果表明,本文所提出的方案能够不依赖人工流量建模动态更新网络路由,在测试环境下比当前最优方案减少至少10%的平均端到端传输时延.     

基于OpenFlow的软件定义网络路由技术研究

文中主要探索了基于OpenFlow的软件定义网络（SDN）路由技术,旨在优化和提高网络管理效率。通过深入解读SDN的核心构架、OpenFlow协议的关键组成,并将其与传统路由进行对比,发现SDN提供了一个更加灵活和集中的网络管理机制。在路由决策、性能优化和故障恢复上,基于OpenFlow的SDN明显优于传统方法。由此可见,基于OpenFlow的软件定义网络路由技术不仅可以大大提高网络的运行效率,还能简化网络管理流程,为未来的网络技术发展指明方向。     

无线多媒体传感器网络中一种改进路由算法

随着网络负载增加,经典的TPGF( Two-Phase geographic Greedy Forwarding)算法难以找到节点分离路径,会导致网络吞吐量、投递率以及端到端时延性能下降。此外,当网络拓扑变动不大时, TPGF中每条路径所包含节点要消耗比其他节点更多的能量,会导致其过快死亡,从而影响网络性能。为此,将联合网络编码技术引入 TPGF,提出一种编码与能量感知的 TPGF 路由算法( NE-TPGF)。该算法综合考虑节点的地理位置、编码机会、剩余能量等因素,同时利用联合网络编码技术进一步扩展编码结构,充分利用网络编码优势来建立相对最优的传输路径。仿真结果表明, NE-TPGF能够增加编码机会,提高网络吞吐量和投递率,降低端到端时延,并且还有利于减少和平衡节点的能量消耗。