基于数据驱动的虚拟网络映射算法

发布时间：2020-03-21 22:40

【摘要】：网络虚拟化使得多个虚拟网络共享底层物理网络成为可能,而传统的启发式映射算法遵循人工制定的静态规则,无法自动优化,因此无法实现最优的节点排序与映射结果。为解决此问题,本文将数据驱动的思想引入虚拟网络映射过程中,设计并实现了两种数据驱动的虚拟网络映射算法,这两种算法从历史映射数据中学习到关于映射方法和底层网络的知识,自动优化算法参数,并用于后续虚拟网络映射的底层节点排序。本文提出的第一种算法对底层物理网络各节点进行特征抽取,针对历史上的虚拟网络请求数据进行粒子群优化,确定权重向量各个维度取值,使用优化后的权重向量对底层网络节点进行排序和映射;第二种算法基于强化学习,首先对底层物理网络进行特征抽取作为策略网络输入,使用策略网络计算底层网络节点的映射概率分布,并在历史映射数据上使用策略梯度方法优化映射的收益消耗比,对策略网络进行多轮训练。本文对提出的两种数据驱动的虚拟网络映射算法进行了仿真实验,并对比了两种主流的基于节点排序的虚拟网络映射算法。仿真实验结果说明本文所提出的数据驱动的虚拟网络映射算法具有更好的请求接收率,实现了更高的长期平均收益,和更高的收益消耗比。
【图文】：

第三章基于粒子群优化的数据驱动的虚拟网络映射算法期收益成本比随着训练的进行先是快速提升，并在一段时间内甚至超越的表现，随后稍微回落，最终同样趋向稳定。这表明当算法参数更新使训提升时，不一定能给测试集上的表现带来提升，可能会有负面作用，但总据集的表现是正相关的。实验证明，对算法的粒子群优化过程起到了良好着训练的进行，训练的优化目标在训练集与测试集上都取得了很大的提升果与很多机器学习算法表现出了一定的相似性，即在训练集上拥有比测的表现，说明相对于测试集来说，算法的确针对训练集的数据进行了很大，而这些优化并不只对训练集有效，其中的一部分对于测试集仍然有效，化能力，这就说明数据驱动的虚拟网络映射算法是可行且有效的。逡逑０．５８逦？邋Ｉ逦■逦Ｉ逦１逦Ｉ逦１逦Ｉ逦１逦Ｉ逦１逦Ｉ￣逡逑

北京邮电大学工学硕士学位论文化目标时得到的三种算法（ＤＤ－ＲＥＶ，ＤＤ－ＡＣＣ和ＤＤ－ＲＣＲ）在相应标准时间变化的曲线。长期平均收益以及接收率随着实验的进行逐渐减小趋于由于网络资源逐渐被消耗殆尽，在最开始可以随意接收请求，而在底层网，只能等待已映射的请求结束后再把资源分配给新的用户。逡逑从图中可以观察到，当以某个评价标准为优化目标进行训练时，得到的集上在该评价标准下拥有极佳的表现，超越了对比算法。例如以长期平均目标对算法进行训练后，得到的参数用于测试集时具有较高的长期平均收以不同的评价标准为目标进行优化的过程中，权重向量会自动调整，以在过程中适应此目标，使其最优化。在某些情况下，，可能对特定的评价指标追可以适当减少对其它评价指标的要求，例如当基础设施运营商要求更多，而可以适当放弃对客户的接收率指标时，可能会要求较高的长期平均收以以长期平均收益作为优化口标进行训练，把得到的算法用于实际部署。地证明了本文所提出的算法具有极强的适应性和针对性。逡逑
【学位授予单位】：北京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TP393.01

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本文编号：2594043