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。     

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.     

优化的虚拟网络两阶段协同映射算法

虚拟网络映射问题是网络虚拟化的关键问题,以往的研究多采用节点映射和链路映射两阶段分离的启发式算法。本文以降低映射的资源花费为依据,以提高映射成功率和底层资源利用率为目的,提出一种采用两阶段协同映射思想,并结合链路分流和路径迁移技术的映射算法。模拟实验表明,该算法具有较高的映射成功率和较高的收益花费比。     

基于网络收缩的节点可复用虚拟网络映射算法

针对节点可复用虚拟网络映射中随机节点复用不能较好地利用节点可复用特点的问题,提出了一种基于网络收缩的节点可复用虚拟网络映射算法。通过将网络映射分为网络收缩与映射阶段,将复用节点选择与映射过程分离。在网络收缩过程中,针对收缩网络特性提出了基于邻居节点合并的网络收缩算法,该算法能够在约束最大节点资源需求与最大链路资源需求的条件下,取得较小的网络规模。实验证明,基于网络收缩的节点可复用虚拟网络映射算法具有更优的映射质量以及更少的时间消耗。     

虚拟网络映射模型和算法研究

虚拟网络映射是网络虚拟化的关键问题之一,其目的是在满足虚拟网络资源需求的前提下,为该虚拟网络分配合适的底层网络节点和链路资源,从而在共享的物理网络基础设施之上构建彼此隔离的多重异构虚拟网络,为网络基础创新研究提供实验环境和平台,为网络新应用提供承载服务。论述了虚拟网络映射模型和映射算法,并提出基于最小割集理论设计VN映射算法。     

基于节点可靠度的虚拟SDN网络映射算法

为应对网络故障,提升网络的可靠性,该文针对SDN网络环境设计了节点的可靠度指标,提出了基于节点可靠度的虚拟SDN映射算法。在初始可靠映射阶段,该算法根据节点可靠度指标进行vSDN映射,部署控制器时兼顾了控制器与交换机的时延,同时考虑控制网络的重要性,为控制网络构建相应的备份资源;在故障恢复阶段,针对物理SDN网络单节点或单链路故障,算法使用迁移方法应对控制节点失效的情况,使用重映射方法应对其他故障。仿真结果表明,算法在请求接受率、故障恢复率、有效承载率和平均控制时延等指标上取得了较好的结果。     

基于网络单纯形的虚拟网络映射算法

在软件定义网络(SDN)架构中,虚拟网络映射是实现网络虚拟化的关键技术。针对虚拟网络映射算法映射成本高、执行时间长的问题,提出一种虚拟网络映射算法Simplex-VNM。在节点映射阶段,对虚拟节点按照资源需求进行排序,综合考虑节点连通性和映射成本选择映射节点。在链路映射阶段,采用网络单纯形算法求解最小费用流问题。实验结果表明,相比于NA-PVNM和Improved-vnmFlib算法,该算法具有更低的映射成本和更短的运行时间。     

基于实时拓扑属性的虚拟网络映射算法（英文）

研究目的:基于虚拟网络请求和底层物理网络实时拓扑属性,提出一种高效的两步式虚拟网络映射算法。创新要点:分别利用中介中心性和物理节点相关性对虚拟网络请求和底层物理网络中节点进行重要性评估,在此基础上给出一种两步式映射算法(算法1,2)。研究方法:首先给出中间中心性、接近中心性以及节点相关性计算模型,结合节点本地资源分别提出虚拟网络请求和物理网络中节点排名计算方式。当虚拟网络请求到达后,根据虚拟节点排名,将其映射到拥有足够资源的物理节点中排名最靠前的节点。节点映射完成后,使用K-th最短路径算法进行链路映射。映射过程中采用文献(Yu et al.,2008)中所使用的时间窗口模式进行接入控制。重要结论:利用节点本地资源,针对性分析虚拟网络请求和物理网络实时拓扑属性,提出两步式映射算法。该算法提高请求接受率、开销收益比的同时减少算法映射时间,取得更好的映射效果(图3-10)。     

面向物联网的能耗感知虚拟网络映射算法

物联网中传感器节点间规模庞大的数据交互使得能耗过大问题日趋严重,传统能耗感知算法无法适用于节点能耗不均的物联网环境。针对该问题,重新构建基于无线传感器网络的能耗模型,在考虑节点异构性和链路时效性的同时保证能耗最小。在此基础上,提出一种改进的能耗感知虚拟网络映射算法,在节点映射阶段,基于最接近剩余容量原则将虚拟节点映射至同类型且能耗最小的物理节点上,并为不同时延下的链路分配合适的资源。仿真结果表明,相比EA-VNE、EA-VNEH算法,该算法通过资源整合的方式,可以提高底层资源利用率,降低虚拟网络映射能耗,且随着引入参数的增加,能够实现更细粒度的资源分配。     

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。     

基于熵权法的虚拟网络映射算法

目前虚拟网络研究的一个热点是虚拟网络映射,但是传统两阶段算法中的节点映射算法着重于提高网络资源利用率,而忽略了网络的整体负载性能。为了避免现有映射算法中使用单一固有属性计算拓扑势值带来的片面性,在节点映射过程中增加了节点的另一个固有属性。但是,由于这两个固有属性之间的数量级相差较大,从而引入熵权,通过计算两个属性的熵权值来优化拓扑势值的计算,提出了一种基于熵权法的虚拟网映射算法。仿真实验结果表明,所提出的算法提高了映射接受率,并降低了网络的整体负载。     

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.     

改进的两阶段虚拟网映射算法

在两阶段虚拟网映射算法的基础上,将映射时物理节点的地理位置约束纳入考虑,并修改节点可重复映射算法,提出一种结合节点资源迁移和链路分割思想的改进算法。仿真结果表明,与原算法相比,改进算法的虚拟网映射成功率可提高10%左右,物理网络的长期平均收益约提高15%,收益成本比约提高12%。     

节点与链路协同映射的生存性虚拟光网络映射算法

针对弹性光网络中单链路故障问题,提出一种基于匈牙利算法求解链路映射方案的节点与链路协同映射保护算法CMST-HA。将虚拟网络请求的节点与链路分别划分为主动类型与被动类型,把主动类型节点映射至邻接链路频谱资源丰富且邻接节点计算资源充足的物理节点上,在主动链路时使用匈牙利算法求解出最小映射开销方案并完成映射,确定被动节点的映射位置,利用KSP算法为被动链路选择映射路径,在此基础上为虚拟网络请求的最小生成树链路提供备份路径。仿真结果表明,与RVNM、CMST算法相比,CMST-HA算法不仅能够降低虚拟网络请求阻塞率,而且可增加物理网络收益。     

Topology awareness algorithm for virtual network mapping

Network virtualization is recognized as an effective way to overcome the ossification of the Internet. However, the virtual network mapping problem (VNMP) is a critical challenge, focusing on how to map the virtual networks to the substrate network with efficient utilization of infrastructure resources. The problem can be divided into two phases: node mapping phase and link mapping phase. In the node mapping phase, the existing algorithms usually map those virtual nodes with a complete greedy strategy, without considering the topology among these virtual nodes, resulting in too long substrate paths (with multiple hops). Addressing this problem, we propose a topology awareness mapping algorithm, which considers the topology among these virtual nodes. In the link mapping phase, the new algorithm adopts the k-shortest path algorithm. Simulation results show that the new algorithm greatly increases the long-term average revenue, the acceptance ratio, and the long-term revenue-to-cost ratio (R/C).     

基于网络资源相关性的虚拟网络映射算法

针对网络虚拟化环境中资源利用率较低的问题,通过建立资源相关性度量模型,刻画虚拟节点和物理顶点之间的匹配程度,根据虚拟节点和物理顶点之间的资源相关性,将虚拟节点映射到资源相关性较强的物理顶点上;为了降低虚拟链路的映射路径长度,通过建立节点间邻接关系模型,将相邻的虚拟节点映射到邻接的物理顶点上。实验结果表明,提出的虚拟网络映射算法均衡了物理网络资源的分布状态,降低了虚拟网络映射的资源代价,提高了虚拟网络请求接受率。