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虚拟网映射是网络虚拟化研究中亟待解决的问题,针对已有映射算法中存在的对于网络拓扑信息利用不足的现状,该文提出了基于资源区域聚集度的虚拟网映射算法(RCI-VNE)。在映射预处理阶段,根据局部拓扑信息和区域资源聚集度提出节点区域资源聚集评价算法。在节点映射阶段,提出一种基于节点区域资源聚集排名的2-近邻聚集映射算法,该算法将虚拟网节点集中映射到底层网络中可用资源丰富的区域,减小承载链路的长度。实验结果表明,该算法降低了虚拟网映射开销,且具有较高的虚拟网请求接受率和较低的平均执行时间。 相似文献
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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。 相似文献
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为解决采用单个虚拟网特征重配置导致虚拟网接受率低的问题,基于资源竞争特征重构底层网络模型,并基于此构建虚拟网映射线性规划模型。设计了无划分的随机舍入优化算法和有划分的随机舍入优化算法,为每个虚拟网分配全局最优的底层网络资源。与现有算法相比,该算法下虚拟网请求的平均接受率提升11%,节点资源平均利用率提升61%,链路资源平均利用率提升27%。 相似文献
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针对虚拟网映射算法环境适应度低、拓扑关联性较差且映射开销较大的问题,该文提出一种环境自适应的拓扑联合感知虚拟网映射算法。首先提出一种加权相对熵排序方法对具有多指标的节点进行量化处理,依环境变化赋予节点指标不同的权值;在虚拟节点排序阶段采用加权相对熵和广度优先搜索算法双重排序,物理节点排序中引入就近度与加权相对熵算法配合使用,实现了对虚拟拓扑和物理拓扑的联合感知;最后利用k-最短路径算法完成虚拟链路映射。仿真结果表明,该算法依据环境变化自适应调整指标权值,提高了虚拟网映射成功率和收益开销比。 相似文献
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为提高虚拟节点映射的可行性,基于可行性检验定理和用于衡量节点可用性的节点等级指标,设计了基于二分图K优完美匹配的以降低映射代价为目标的虚拟网映射迭代算法。实验表明,所提出的算法能提高虚拟网构建请求接受率和虚拟网构建收益代价比,从而提高物理网提供商的收益。 相似文献
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传统的互联网构架模型已难以满足消费者层出不穷的新兴应用要求,网络虚拟化作为解决当前互联网僵化问题的技术手段,近年来受到了国内外新一代网络研究领域的广泛关注。如何在异构的物理环境下设计出既能满足虚拟网用户资源需求,又能最大化利用物理网络资源的资源分配算法,是网络虚拟化技术亟待解决的问题。本文根据博弈论的思想,将合作博弈与非合作博弈相结合,提出了基于混合博弈的竞争模型,并根据业务类型把虚拟网划分为不同的服务类型,提出虚拟网络资源动态分配方法。仿真结果表明,本文提出的基于混合博弈的虚拟网络动态资源分配方案相对于传统资源分配方案而言,充分利用了基础设施提供商提供的物理资源,同时有效预防链路拥塞,增加了用户满意度。 相似文献
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该文针对现有的虚拟网络映射算法对网络中节点的拓扑属性考虑不够周到,导致其请求接受率和收益开销比较低的问题,将物理学里的场论思想引入了虚拟网络映射,并提出一种基于拓扑势的虚拟网络映射算法。该算法在节点映射阶段,通过计算节点的拓扑势、节点的资源能力、待映射节点与已映射节点之间的距离,将虚拟节点映射至最佳的物理节点。在链路映射阶段,通过计算物理路径的可用带宽和路径跳数,将虚拟链路映射至最佳的物理路径。仿真实验表明,该算法在多种虚拟网络到达强度下的请求接受率和收益开销比均优于当前的虚拟网络映射算法。 相似文献
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无线mesh网络中可信协同信道资源分配策略 总被引:1,自引:0,他引:1
为了有效提升无线mesh网络信道资源的利用率和网络服务质量,提出基于可信协同的信道资源分配策略.针对节点自适应特点,引入博弈理论、建立节点的信誉机制以实现节点可信协同并优化信道分配结果.仿真实验分别对节点服务等级、网络收益结果作相应评价.实验结果发现节点服务等级对节点网络收益有直接影响,当协同服务等级达到3时,网络收益状况最佳,此时节点跳数与服务等级呈协同关系;对比经典协同算法,在相同网络拓扑环境下,可信协同信道资源分配策略分别是UACRR算法、DMP-MBA算法的1.04倍、1.069倍,明显占优. 相似文献
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应用粒子群优化的绿色虚拟网络映射算法 总被引:1,自引:0,他引:1
绿色网络是近年来网络技术研究的热点,以节能为优化目标的虚拟网络映射算法成为基于网络虚拟化技术中资源分配研究的重点.提出了应用粒子群优化的绿色虚拟网络映射算法,重定义粒子群优化算法中的参数和粒子进化行为,以关闭底层网络节点和链路数量最多为适应度函数,在较低的算法复杂度条件下,获得绿色虚拟网络映射的最优解.仿真结果表明,与对比算法相比,静态环境下所提算法的运行时间大幅度降低;动态环境下所提算法的节点关闭率、链路关闭率、虚拟网络请求接受率均有所提升,算法运行时间也大大缩短. 相似文献
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针对优化服务功能链(Service Function Chain,SFC)可靠性时资源利用率低的问题,提出了特征关联的服务功能链可靠性优化算法。首先,从底层节点的资源可用率、周边资源密集度、全网中心性评价其作为虚拟网络功能(Virtual Network Function,VNF)实例备选节点的优势,从VNF实例的节点度数与带宽流量评价其作为备选对象的优势。其次,逐个对优越性最高的VNF实例选择备份底层节点,直到所有SFC的可靠性满足客户要求。在为VNF实例选择备份底层节点时,提出了基于资源特征关联感知的备份节点选择算法,将当前VNF实例所映射的底层节点与其他待备份VNF实例的底层节点的邻接节点进行关联,为当前VNF实例选择最优备份底层节点的同时,减少为其他待备份VNF实例选择备份底层节点时链路的开销。仿真结果表明,相比于已有算法,该SFC可靠性优化算法下备份实例数降低了约29%,备份带宽资源消耗降低了约42%,SFC接受率提升了约12%。 相似文献
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针对现有的虚拟网络重构算法对物理网络中产生的碎片资源考虑不够周到,导致其对在线虚拟网络映射算法的性能改善不够显著的问题,该文定义了一种网络资源碎片度度量方法,并提出一种碎片感知的安全虚拟网络重构算法。该算法通过周期性考虑物理网络中节点的碎片度,选择出待迁移虚拟节点集合;通过综合考虑物理网络的碎片度减小量和虚拟网络的映射开销减少量,选择出最佳的虚拟节点迁移方案。仿真结果表明,该算法的请求接受率和收益开销比均优于当前的重构算法,特别是在收益开销比方面的优势更加明显。 相似文献
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针对5G网络场景下缺乏对资源需求的有效预测而导致的虚拟网络功能(VNF)实时性迁移问题,该文提出一种基于深度信念网络资源需求预测的VNF动态迁移算法。该算法首先建立综合带宽开销和迁移代价的系统总开销模型,然后设计基于在线学习的深度信念网络预测算法预测未来时刻的资源需求情况,在此基础上采用自适应学习率并引入多任务学习模式优化预测模型,最后根据预测结果以及对网络拓扑和资源的感知,以尽可能地减少系统开销为目标,通过基于择优选择的贪婪算法将VNF迁移到满足资源阈值约束的底层节点上,并提出基于禁忌搜索的迁移机制进一步优化迁移策略。仿真表明,该预测模型能够获得很好的预测效果,自适应学习率加快了训练网络的收敛速度,与迁移算法结合在一起的方式有效地降低了迁移过程中的系统开销和服务级别协议(SLA)违例次数,提高了网络服务的性能。 相似文献