基于QoS保障的服务功能链动态部署算法

第5代移动通信系统（5G）网络场景下服务功能链的部署是网络功能虚拟化研究中亟待解决的问题,现有部署方法难以在优化时延的同时保证服务功能链部署的可靠性,为此,提出了面向服务质量（QoS）需求的服务功能链部署模型,并设计了一种基于QoS保障的服务功能链动态部署算法.该算法在虚拟网络功能部署阶段通过对网络拓扑和可靠性的感知,采用基于PageRank思想的算法对节点进行评价,以负载均衡和协调链路映射为原则,将虚拟网络功能部署在综合资源能力最大的底层节点上,实现了时延和可靠性的全局优化,并通过选择满足可靠性需求的时延最短路径进行链路映射.仿真结果表明,该算法在降低服务功能链端到端时延的同时保证了部署的可靠性,并且提高了请求接受率和资源利用率.     

采用Benders分解的5G核心网用户面动态部署算法

为了应对5G网络时变的数据流量负载，同时满足5G低时延业务需求，提出基于Benders分解的用户面功能(UPF)部署与流量调度多阶段规划算法，以实现边缘网络环境下5G核心网用户面的动态部署.以最小化边缘服务器能耗、UPF部署成本及用户面数据时延为目标，考虑部署决策的延迟影响，建立UPF部署和流量调度多阶段规划模型.用Benders分解算法，将模型分解为UPF部署主问题和一系列流量调度子问题，交替迭代求解主问题和子问题，以获得最优的UPF部署和流量调度.仿真结果表明，所提算法在保证求解精度的同时具有较快的收敛速度；与逐阶段求解方法和基于马尔可夫决策过程(MDP)的启发式算法相比，所提算法分别节省了10.4%和5.1%的总运营成本.     

基于TCP／IP的ForCES传输映射层带宽分配机制研究

提出了能够适应ForCES传输映射层特性的带宽分配机制的RQ-DPP算法。该算法将不同消息放入不同消息队列中,根据概率优先算法对消息队列进行调度,计算消息流占用的带宽权值,根据消息流传输速率和消息队列长度动态调整消息被拒绝入队的概率,并根据消息种类和拒绝概率动态改变消息调度队列的调度概率。通过ns-2．30仿真实验证明,RQ-DPP算法能满足ForCES传输映射层的带宽分配要求。     

基于TCP/IP的ForCES传输映射层带宽分配机制研究

提出了能够适应ForCES传输映射层特性的带宽分配机制的RQ DPP算法。该算法将不同消息放入不同消息队列中,根据概率优先算法对消息队列进行调度,计算消息流占用的带宽权值,根据消息流传输速率和消息队列长度动态调整消息被拒绝入队的概率,并根据消息种类和拒绝概率动态改变消息调度队列的调度概率。通过ns 2.30仿真实验证明,RQ DPP算法能满足ForCES传输映射层的带宽分配要求。     

高速交换网络中基于综合优先级计算的调度及路由算法

针对输入缓存的交换结构,提出了一种将时延与丢失率相结合计算分组优先级的算法CPC．分组所属队列的队列长度值被分段离散化,与分组的时延优先级进行非线性加权,从而得到既能够反映分组时延又能反映分组队长动态变化的优先级．在此优先级的基础上,提出了输入缓存交换结构中能够兼顾分组时延与分组队长的分组调度算法．将此调度算法用于单Crossbar交换单元和Clos网络,并提出了在Clos网络中按照优先级均衡负载的路由算法．仿真结果表明,该调度算法与路由算法可以在满足实时性分组时延要求的同时有效地减小分组的丢失率．     

基于Bayes评估的5G SA网络切片安全映射算法

5G网络的发展促使工业互联网垂直行业战略转型升级.5G SA(Stand-Alone)网络将用户面功能(UPF)下沉到业务区,控制面留在大区中心,所有业务数据均通过5G边缘计算接口(MEC)访问业务应用服务器,用户访问自身服务器流量全部在内部完成,符合网络安全需求,业务路径时延最小.通过优化的粒子群算法(PSO),构造基于网络物理节点资源和链路资源的适值函数,并且引入贝叶斯评估方法计算物理节点隔离因子,将所有节点平均隔离因子设为阈值作为约束条件,保证网络切片的隔离性能,通过迭代求解来调整网络切片间的路径资源提升网络性能.经过智慧矿山实际5G网络测试,结果显示算法能够提升收益成本比10%,提高链路利用率19%,提高上行速率20%～50%,充分保障矿区网络的服务质量.     

成本感知的云服务请求调度

提出了一种基于动态重用的成本感知的云服务请求调度算法, 不仅能够根据当前的系统负载状况和云服务请求的可分性特征,按需租用和重用虚拟资源,实现云服务动态请求的优化调度,而且还能在满足服务等级协议约束的同时,最小化虚拟资源租赁成本,增加云服务供应商的利润. 仿真实验表明,提出的算法的资源利用率、运营利润均高于用以对比的调度算法.     

基于多维属性的跨域虚拟网络映射算法

基于一种支持多类型业务的跨域融合网络架构,提出了一种基于动态拓扑感知和资源属性的跨域虚拟网络映射算法。基于网络局部和全局角度,分析虚拟网络和物理网络中节点的拓扑信息,结合网络扩展资源,建立节点多属性评价模型,并基于该模型利用主成分分析法和逼近理想解排序法度量节点的映射优先级,随后依据链路资源成本分析网络负载状态。仿真结果表明,该算法提高了多域虚拟网络请求的构建成功率,网络收益开销比增大,并能减小网络映射时延。     

一种编码感知路由低时延数据传输算法

当前的编码感知路由算法在数据包编码时采用基于机会的网络编码策略,不会推迟数据包的转发来等待未来的编码机会,这样会降低网络编码对时延的贡献.为克服以上问题,提出了一种基于缓存管理的编码感知路由低时延数据传输算法.在编码节点,该算法采用基于队列长度的数据包决策策略来替代现有编码感知路由算法中的基于机会的网络编码策略.该算法在数据传输阶段之前引入了网络时延训练阶段,使编码节点获得了基于队列长度策略的最优阈值.仿真结果表明,在网络拥塞的情况下,此算法比传统的基于机会的网络编码策略具有更低的数据包传递时延和数据包丢失率,并且具有更高的吞吐量.     

基于PMP定价策略的队列调度算法

针对商用网络中DiffServ队列调度问题，基于巴黎地铁定价方式（PMP），提出了一种易于实现的高效的队列调度算法，以价格作为区分优先级的手段。证明了通过对调度权重的动态更新以及对用户的接纳控制，能提供严格的时延保证，并且实现网络收益的最大化。仿真结果验证了该算法的有效性。     

低复杂度的OFDMA系统调度与资源分配算法

针对多用户多业务OFDMA系统存在的缺陷与不足,提出了一种低复杂度的分组调度与资源分配算法.该算法考虑队列状态、QoS要求、信道情况和业务优先级等信息,分别定义了实时轮询服务、非实时轮询服务和尽力而为服务的效用函数,算法在满足各种业务延时、传输速率和丢包率约束条件下,通过最大化非实时业务总吞吐量实现调度和资源分配.仿真结果表明,与已有算法相比,该算法在非实时业务总吞吐量下降不大的情况下,在性能和复杂度之间取得了较好的折中.     

移动网络SFC部署与计算资源分配联合算法

在网络功能虚拟化的移动核心网中,提出了一种基于服务功能链（SFC）部署与计算资源分配联合算法.首先考虑SFC中虚拟网络功能（VNF）计算资源分配对处理时延的影响,建立SFC部署与计算资源分配联合优化问题,实现SFC的部署成本和端到端时延加权和的最小化.其次,为了求解所提优化问题,利用多智能体深度确定性策略梯度算法,从SFC各VNF的历史数据中学习策略指导即时的通用服务器节点选择和计算资源分配,提出了相应的SFC部署与计算资源分配联合算法.仿真结果表明,所提算法可以在保证SFC的服务质量需求的条件下实现部署成本和端到端时延的有效权衡.     

基于DRL的6G多租户网络切片智能资源分配算法

未来第6代移动通信系统（6G）网络服务支持虚实结合、实时交互,亟需快速匹配多租户个性化服务需求,对此,提出了一种两层递阶的网络切片智能管理方案,上层部署全局资源管理器,下层部署面向不同租户的本地资源管理器.首先,考虑不同租户多类型切片请求的差异性,基于端到端切片的实时状态描述建立服务质量评估模型.结合服务质量反馈,利用深度强化学习（DRL）算法,优化上层全局资源分配和下层局部资源调整,提升不同域多维资源的使用效益,并使能租户资源定制化.仿真结果表明,所提方案能够在优化资源供应商长期收益的同时,保障服务质量.     

一种新的动态QoS多播路由启发式算法

为了满足多播业务的实时性要求、提高网络资源利用率，提出一种新的时延受限动态多播路由算法。该算法充分考虑路径时延对多播树总代价的影响，利用前k条最短路径方法和路径选择函数来生成多播树。算法可以在满足时延约束的情况下，快速地找到性能较好的多播树，同时可以根据网络节点的加入或退出请求来更新多播树，实现对多播树的动态维护。实验结果表明，该算法代价性能良好、能够满足多媒体网络的实时性要求。     

一种新的动态QoS多播路由启发式算法

为了满足多播业务的实时性要求、提高网络资源利用率，提出一种新的时延受限动态多播路由算法。该算法充分考虑路径时延对多播树总代价的影响，利用前k条最短路径方法和路径选择函数来生成多播树。算法可以在满足时延约束的情况下，快速地找到性能较好的多播树，同时可以根据网络节点的加入或退出请求来更新多播树，实现对多播树的动态维护。实验结果表明，该算法代价性能良好、能够满足多媒体网络的实时性要求。     

车联网场景中时延受限内容传输方案

在路侧基础设施密集部署的车联网场景中,针对车载终端时延受限内容的下载需求,提出了一种调度算法.该算法基于李雅普诺夫优化方法,利用分组的等待时延建立李雅普诺夫方程,通过传输和丢包决策可以保证用户的时延需求,并保证系统稳定.仿真结果表明,相比于最早过期优先算法,提出的方法在满足用户时延需求的同时,进一步提升了系统的吞吐量.     

一种网络虚拟化环境下的动态探测站点选择算法

针对现有方法无法适应虚拟网络动态性和未考虑探针成本的问题,提出一种基于贪心思想的动态探测站点选择算法。该算法优先选取覆盖节点数多并且生成树平均高度最大的节点作为探测站点,并且考虑到虚拟网络的动态性变化,对现有探测站点集合进行适应性处理。仿真结果表明,与现有算法相比,在保证探测效果的前提下,新算法能够适应虚拟网络动态性,而且选择的探测站点能够选择出更少的探针,从而降低探针选择成本。     

一种多用户MIMO/OFDMA系统的资源分配和调度方案

针对下行多用户多入多出／正交频分复用系统,提出了一种适合多业务类型的资源分配和调
度算法. 综合考虑了不同业务类型的服务质量需求,根据用户的信道条件、吞吐量和队列状
态确定调度优先级;结合用户信道的空间相关性进行用户选择、功率分配和比特加载. 通过
充分利用空、时、频多用户分集增益,在保证实时业务最小时延要求和非实时业务最小速率
要求的同时,最大化系统的吞吐量. 仿真结果说明,所提算法在系统吞吐量、丢包率及最
小速率满足率方面得到了改善.