基于遗传算法的网络运维中资源调度的研究与应用

发布时间：2017-04-28 21:14

  本文关键词：基于遗传算法的网络运维中资源调度的研究与应用，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：近年来,随着通信市场竞争的日益剧烈,尤其是4G时代的到来,降低网络运维成本成为提高通信企业竞争力的重要手段。据工信部2014年的统计数据显示,目前三大运营商的4G基站总数已经达到70万个,运营商的网络越来越复杂,运行维护的工作量也越来越大,导致网络运维成本也越来越高。因此,降低网络运维成本成为通信企业关注的重点。网络运维中现场作业的调度成本是网络运维成本的重要方面,如何根据作业工单的要求将合适的资源分配给作业任务,以提供更好的网络运维服务质量,是现场作业任务调度需要解决的问题。由于网络运维现场作业所涉及的资源种类较多、动态性、调度方案需要实时动态调整,使得传统的手工调度面临着巨大的挑战。因此,如何设计好的现场作业调度算法,尽可能降低调度成本,提高网络运维的服务质量,是重要而现实的问题。根据网络运维现场作业调度问题的特点,本文提出将遗传算法和模拟退火算法相结合来解决资源调度问题的算法,即模拟退火遗传算法SAGA(Simulated Annealing Genetic Algorithm)。首先,详细描述了网络运维中现场作业调度问题的定义,对现场作业调度问题进行分析并建立现场作业调度模型,分别利用遗传算法和模拟退火遗传算法对现场作业调度模型进行求解。遗传算法是全局优化搜索算法,但是它存在易陷入局部最优解、收敛速度慢等问题,而模拟退火算法则具有跳出局部最优解的特性,本文将这两种算法相结合,充分发挥它们的优点。利用SAGA求解现场作业的资源调度问题分为两个阶段：遗传操作阶段和模拟退火阶段。首先,描述了使用遗传算法求解网络运维中现场作业调度问题时的编码、选择、交叉、变异和适应度函数的设计,针对网络运维中现场作业调度的特点,遗传操作阶段的编码方式采用双层编码,即对完成作业任务的现场作业工程师的编码和对现场作业工程师需要使用的资源进行编码；其次,对遗传操作阶段得到的解通过引入模拟退火算法进行优化,在遗传操作产生的种群的基础上,采用模拟退火操作,在特定的温度下,通过对新产生的种群中的每个个体进行Metropolis选择接受过程,形成新种群,不断进行迭代,直至最终找到最优解。将本文提出的现场作业调度求解模型应用到广州某代维企业的现场作业调度中,并将用于求解现场作业调度模型的SAGA在该企业开发智能化运维服务管理平台中实现,通过实例来验证SAGA在解决网络运维中现场作业调度问题的有效性。
【关键词】：网络运维 现场作业 遗传算法 模拟退火算子 遗传算子
【学位授予单位】：广东工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F626;TP18
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-13
• 第一章 绪论13-20
• 1.1 研究背景及意义13-15
• 1.2 国内外研究现状15-17
• 1.3 论文的主要内容17
• 1.4 论文的组织架构17-20
• 第二章 遗传算法在网络运维中的应用20-35
• 2.1 网络运维概述20-24
• 2.1.1 网络运维的管理模型20-22
• 2.1.2 络运维成本22-24
• 2.1.2.1 定义22
• 2.1.2.2 内容22-23
• 2.1.2.3 特点23-24
• 2.2 遗传算法24-29
• 2.2.1 遗传算法简介及基本流程24-26
• 2.2.2 遗传算法的相关参数26-28
• 2.2.3 遗传算法的优势与不足之处28-29
• 2.3 现场作业调度问题的建模29-34
• 2.3.1 问题定义29-31
• 2.3.2 结合网络运维现场作业生产特点的建模31-33
• 2.3.3 基于遗传算法的现场作业调度问题求解技术框架33-34
• 2.4 本章小结34-35
• 第三章 基于遗传算法的现场作业调度模型求解35-40
• 3.1 遗传算法求解现场作业调度问题35-38
• 3.1.1 编码35-36
• 3.1.2 初始种群的生成36
• 3.1.3 适应度函数的确定36
• 3.1.4 选择36-37
• 3.1.5 交叉37
• 3.1.6 变异37-38
• 3.2 算法的实现流程38-39
• 3.3 本章小结39-40
• 第四章 基于改进遗传算法的现场作业调度算法40-53
• 4.1 模拟退火算法40-45
• 4.1.1 模拟退火算法的思想40-41
• 4.1.2 冷却进度表中参数的讨论41-43
• 4.1.3 模拟退火算法的优缺点43-45
• 4.2 模拟退火遗传算法的设计45-52
• 4.2.1 与遗传算法的融合45-47
• 4.2.2 基于模拟退火遗传算法的现场作业调度模型的实现47
• 4.2.3 算法的实现流程47-49
• 4.2.4 算例分析49-52
• 4.3 本章小结52-53
• 第五章 SAGA在智能化运维服务管理平台中的应用53-61
• 5.1 智能化运维服务管理平台概述53-54
• 5.2 智能化运维服务管理平台的内容54-59
• 5.3 实例分析59-60
• 5.4 本章小结60-61
• 结论61-63
• 参考文献63-68
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文和参加的科研项目68-70
• 致谢70

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本文编号：333572