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针对网络功能虚拟化(NFV)环境下核心网控制面资源分配问题,提出性能感知的资源分配算法. 基于排队网络理论建立核心网控制面性能评估模型,推导出信令流程平均响应时间的近似表达式. 为了确定核心网控制面虚拟网络功能(VNF)实例的最优配置数量,综合考虑处理性能和VNF实例部署成本,建立核心网控制面资源分配多目标优化模型,并提出改进的多目标遗传算法. 仿真结果表明,该性能评估模型误差在10%以内,优于Jackson排队网络模型;与NSGA-II和HaD-MOEA相比,所提算法获得的近似Pareto前沿收敛性和多样性更好,更逼近真实Pareto前沿. 相似文献
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