基于SDN分级分域架构的QoS约束路由算法

传统分布式的网络架构制约路由算法的创新,软件定义网络的出现为路由算法的优化提供了新思路。已有研究中,启发式算法广泛应用于服务质量路由,但由于计算复杂度高而无法在大型网络中应用。而其他算法均存在不同程度的问题,要么复杂度较高,要么算法性能较差,如最短路径算法。基于 SDN 分级分域架构,提出了 LC-LD 路由算法,综合时延条件和代价度量约束并在计算复杂度和算法性能之间保持平衡。仿真分析表明,LC-LD路由算法在有较低的计算复杂度的同时还有较高的服务质量路由选路性能。     

基于SDN的胖树数据中心网络的多路径路由算法

近年来,具有多路径能力的胖树拓扑结构已经被应用在很多数据中心网络(DCNs)中,以提高网络带宽和容错性。但其使用的传统路由协议对多路径路由的支持是非常有限的,并没有充分利用胖树数据中心网络的多余的可用带宽。因此研究了基于SDN的胖树网络的多路径路由。首先提出一个属于线性规划范畴的问题并证明它的NP完全性;然后提出了一个利用软件定义网络架构优点的实用算法,其依赖于一个中心控制器来收集网络状态信息,以作出最优的路由转发决策;最后把算法实现为OpenFlow控制器的一个模块并进行仿真验证。实验结果表明,所提算法无论在提高吞吐量还是减小端到端时延方面都优于传统的基于拓扑感知启发式的多路径算法。     

基于预训练深度强化学习的星地网络SDN部署策略

万物互联和天地一体化网络的趋势下,全球覆盖的卫星接入地面骨干网络将成为未来的热点。传统的由先验知识去部署SDN节点的方法已不再适用高速变动的星地网络。经过研究,给出一种基于预训练的深度确定性策略梯度（P-DDPG）的SDN节点部署方法,把高速变化的拓扑结构分成相对静止的拓扑结构。在传统深度强化学习的基础上,通过迁移预训练中的权重及经验缓冲池来提高Actor-Critic网络的学习效率,得出SDN节点部署策略。实验结果表明,P-DDPG算法可以有效地在星地网络拓扑变化之后给出SDN节点部署策略,提高网络整体的负载均衡水平。     

低轨道卫星星座网络路由研究

拓扑时变性、承载业务分布不均衡以及星上资源有限,使得设计新的低轨道卫星星座网络路由算法迫在眉睫.如何设计简单、高效的低轨道卫星星座路由成为当前卫星网络研究的热点问题.深入剖析了LEO卫星网络的特点,从几何模型、切换以及星上处理能力三个视角出发,分类综述了LEO卫星路由算法,阐述了各类路由的典型算法,讨论了每种算法的优点和适用环境,剖析了其中存在的问题,并对它们进行了综合对比.最后指出了LEO卫星路由算法进一步的研究方向.     

基于软件定义数据中心网络的节能路由算法

由于数据中心网络是云计算和下一代网络技术的平台和基础设施,日益增长的网络数据在满足用户需求的同时,也大幅增加了数据中心的能耗.许多针对数据中心网络的节能策略被提出,多数采用硬件与软件相结合的策略来完成节能模型的设计.为了进一步降低能耗,从网络负载均衡和节能路由设计的角度提出了一种新的节能路由算法,其基本思想是首先对负载均衡进行量化分析,然后提出带宽限定的负载均衡与节能相结合的节能路由算法,充分考虑到网络整体的可达性和可靠性.该算法为数据中心节能提供了一种新的视角.通过与传统的节能路由作比较,验证了该算法能够在保证较高网络可靠性的同时能耗较低.通过对实验数据的分析和解释得到了若干有益的结论,为进一步的研究工作奠定了基础.     

基于QoS的网络负载均衡选播路由算法*

传统演化算法在解决选播路由问题时,初始种群仅包含到选播组中部分服务器的可行路径,并且未考虑服务器的负载,设置的QoS约束惩罚函数过于简单,这些方法易导致算法收敛到局部最优路由。针对这些问题,提出一种根据选播组中成员服务器的负载来初始化种群的选播路由算法,首次提出用区分度更高的QoS约束惩罚函数来组成适应度函数。在随机生成的Waxman网络拓扑环境下进行仿真实验,结果表明,与传统算法相比,该算法得到的最优路由具有更大的带宽,更小的时延,且能在更少的代数内收敛。     

一种基于三层结构模型的SDN负载均衡方案

交换机与控制器之间的静态映射关系会导致SDN控制平面负载不均衡。针对这一问题,提出一种基于三层结构模型的负载均衡方案SMLB。SMLB采用控制器管理层-控制器集群-数据层结构模式,通过迁移交换机来改变交换机与控制器之间的静态映射关系,从而均衡控制平面负载。同时,SMLB在选择需要迁移的交换机和空闲控制器时,综合考虑负载因素和距离因素。实验结果表明,SMLB可以有效均衡控制平面负载,降低网络延迟,提高控制平面可拓展性。     

软件定义网络中基于分段路由的多路径调度算法

针对当前软件定义网络(SDN)在应对大量数据流时造成的流表利用率低、转发响应较慢以及当前网络调度算法容易造成网络局部拥塞和负载不均衡等问题,提出一种基于分段路由的多路径调度算法SRMF。首先,SDN控制器根据网络拓扑连接情况下发初始流表;综合考虑网络链路剩余带宽、丢包率和数据流估测带宽需求进行路径权重计算;最后,根据路径权重选择最优路径并构造分段流表下发到边缘交换机。实验结果表明分段路由转发技术在多种网络拓扑下较一般转发技术在流表项开销方面有明显优势,SRMF算法与Hedera、ECMP相比,在业务流端到端时延、端到端时延抖动、网络吞吐率、丢包率等方面有一定的优势。     

一种软件定义车载自组织网络的QoS路由算法

车载自组织网络（VANET）是由移动车辆节点组成的移动自组织网络（MANET）,其不依赖基础设施即可建立通信链路实现通信。由于车辆的高机动性和无线通信资源的限制,VANET难以保障车辆业务的服务质量（QoS）。针对该问题,引入软件定义网络（SDN）,提出一种适用于软件定义车载自组织网络（SDN-VANET）的多约束QoS路由算法。利用SDN控制转发分离的优势保障各业务的QoS,SDN控制器会根据车辆业务的截止日期对业务实现顺序调度,并基于蛙跳算法设计自适应中继节点选择算法(AH-SFLA),SDN控制器根据QoS指标和全局拓扑信息计算数据在传输链路上的适度值,以此为基准搜索优化路径。在此基础上设置备选链路机制和QoS资源消耗阈值共同实现路由维护,减少网络故障发生的概率。联合Mininet-wifi和SUMO搭建SDN-VANET环境,并将AH-SFLA路由算法与IGA、IICSFLA进行对比验证分析。实验结果表明,与IGA和IICSFL相比,AH-SFLA在平均端到端延迟指标上分别提高了57.74%和46.6%,丢包率平均降低了29.9%和18.6%,标准化路由开销提升了36.93%和...     

基于MPLS网络的选播QoS路由算法

提出一种基于MPLS网络且保证QoS的选播路由算法。使用链路状态路由协议,找到一条从发出请求的客户到服务器方向上最小跳数的最优路径,该路径能满足选播服务带宽要求。使用度量为路径逆向(服务器到客户)上的链路带宽值,通过约束路由的标记分发协议,建立一条从服务器到客户方向的标记交换路径,并预留资源。仿真结果表明,在传输服务数据流时,该算法的时延及丢包率性能良好,能在一定程度上平衡服务器的负载。     

一种基于时隙划分的三层卫星网络QoS路由协议

提出了一种基于低轨/中轨/高轨（LEO/MEO/GEO）卫星网络体系结构（TLSN）和时空分割思想的QoS路由协议（TDRP）,详细阐述了时空分割思想和时隙优化方法,重点研究了QoS路由的实现框架和路由算法（BDA）的实现原理.在此基础上,卫星网络体系结构和路由协议的性能得到了详细分析和仿真验证.相同负载情况下,TLSN中端到端时延和时延抖动性能明显好于LEO卫星网络;同Dijkstra算法相比,BDA算法在端到端时延、时延抖动、丢包率、吞吐量方面具有更好的QoS保证能力.     

基于GA的多约束条件QoS组播路由算法

通过研究带QoS约束的组播路由问题,提出一种由改进的遗传算法实现的组播路由算法。利用树型结构编码,设计独特的杂交算子和变异算子。仿真实验验证该算法能节省大量解码操作,缩短求解时间,并且其收敛速度不会随着网络规模的增大而变慢,具有快速收敛寻优的特点。     

基于遗传算法的QoS选播流路由优化算法

选播是一种网络通信服务,在视频流点播等领域发挥重要作用。该文提出QoS选播流路由优化的问题模型,给出选播流路由端到端时延、服务器负载、网络流量等优化目标和QoS约束的遗传算法表达式,说明了算法求解的关键步骤和实现过程。实验结果表明,该算法在满足QoS约束的前提下可以实现选播路由的多目标组合优化。     

语音WSN的QoS路由和准入控制研究

语音无线传感器网络(WSN)数据量大、处理任务复杂,针对其中的服务质量(QoS)保障问题,总结WSN中的QoS路由协议和准入控制的研究进展,认为准入控制可根据网络拓扑结构分为平面准入控制和分簇准入控制,并针对语音无线传感器网络,提出一种将准入控制和QoS路由相结合的方法,从而提高语音传输质量。     

基于负载分布的路由算法(LPR)

给出基于路由分布的路由算法,将有效带宽分散于候选路由集中,以匹配到达的虚电路请求服务质量的分布特点。这一方案与传统的负载均衡化和负载打包相比,具有高效的负载公布,较好地支持了应用的实时服务质量。     

基于蜂群的ABC支持型QoS单播路由机制

下一代互联网NGI(Next-Generation Internet)需要提供服务质量QoS(Quality of Service)路由,支持总最佳连接ABC(Always Best Connected).但是,由于链路状态的难以精确测量与用户QoS需求的难以准确表达,因此路由机制应该具备处理模糊信息的能力.同时,在网络运营日益商业化的环境下,路由时应该兼顾网络提供方与用户利益,支持各方效用共赢.为此,本文引入模糊数学和微观经济学有关知识,设计了一种ABC支持型QoS单播路由机制.该机制采用区间描述用户柔性QoS需求,使用边适合隶属函数适应链路状态不精确,引入边带宽定价、边评判和路径评价,基于蜂群算法,寻找使用户与网络提供方效用达到或接近Nash均衡下Pareto最优的QoS单播路径.仿真结果表明,该机制是可行和有效的.     

基于PSO和变异模拟退火的QoS单播路由算法

为了研发更高性能的QoS单播路由算法,提出变异退火粒子群优化（MSAPSO）算法。MSAPSO算法中使用一种新的。算子,将粒子群优化（PSO）的迭代公式简化成一个公式。通过设计变异退火算子,将遗传算法的变异操作和模拟退火的Meuopofis概率接受准则融入PSO,以改善粒子群的多样性和算法的收敛性。仿真结果表明MSAPSO在搜索成功率和收敛性上优于纯PSO算法和蚁群算法。     

改进的粒子群优化算法在QoS选播路由中的应用

QoS选播路由问题是一个非线性的组合优化问题,已被证明是NP完全问题.提出一种基于改进的粒子群优化的多QoS选播路由算法.算法引入一种特殊相加算子,让较差的路径能够不断向较好的路径学习,使算法尽可能向全局最优者靠近;设计一种随机变异算子,通过对全局极值进行随机变异,保证了粒子的多样性,提高了算法跳出局部最优解的能力.实验结果表明,该算法是可行和有效的,能够在资源预留的基础上较好地满足用户对带宽和时延的要求.