基于蚁群优化算法的SDN负载均衡研究

发布时间：2023-07-26 19:07

　　由于各种新兴网络技术的出现与发展,数据中心网络的内部流量增加导致网络链路拥塞的情况越发严重,极大地影响了通信网络性能。研究发现当前的传统网络架构逐渐不能适应现在的网络服务需求,很难实现对数据流量高效灵活的调度。软件定义网络在这样的历史背景下应运而生,这种新型的网络架构完全改变了传统网络的数据流量调度模式,它实现了网络流量的控制与转发的分离,自身具有全局网络感知以及集中化网络控制的特点,为实现更加优越的网络负载均衡策略提供了崭新的思路和平台。论文研究内容即主要从软件定义网络架构下对数据中心网络的链路负载均衡问题进行探究,针对传统网络流量调度存在的流量冲突问题,论文提出了一种基于改进的蚁群优化算法的软件定义网络负载均衡策略,能够结合软件定义网络的特点优势对数据中心网络实现良好的动态网络负载均衡。论文在分析总结传统网络负载均衡问题的基础上设计实现了软件定义网络架构下的基于蚁群优化算法的负载均衡策略。论文对蚁群算法根据网络链路的负载状况进行了差异性的链路信息素初始化,又结合链路负载情况对状态转移概率的启发函数进行重新定义,这样结合网络状态可以进行更好的路径选择。论文还提出一种全局最优最差信息素...

【文章页数】：69 页

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
符号对照表
缩略语对照表
第一章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 软件定义网络研究现状
        1.2.2 数据中心负载均衡研究现状
    1.3 论文主要研究内容
    1.4 论文组织结构
第二章 相关网络理论与技术分析
    2.1 数据中心网络分析
        2.1.1 数据中心网络架构
        2.1.2 数据中心网络流量特征
    2.2 负载均衡策略分析
    2.3 SDN技术
        2.3.1 SDN网络体系架构
        2.3.2 OpenFlow 交换机
        2.3.3 OpenFlow 协议
        2.3.4 SDN控制器
    2.4 本章小结
第三章 SDN网络负载均衡策略
    3.1 网络负载均衡问题分析
        3.1.1 存在的关键问题
        3.1.2 负载均衡问题建模
    3.2 蚁群算法概述
    3.3 蚁群算法基本原理
    3.4 蚁群算法的优化
        3.4.1 优化算法分析
        3.4.2 现有蚁群优化算法
    3.5 算法问题分析
    3.6 蚁群优化算法的改进
        3.6.1 算法的改进分析
        3.6.2 算法的具体设计
        3.6.3 算法的流程分析
    3.7 全局负载均衡策略设计
    3.8 本章小结
第四章 SDN网络负载均衡系统
    4.1 SDN网络结构整体设计
    4.2 功能模块详述
        4.2.1 拓扑发现模块
        4.2.2 信息收集模块
        4.2.3 路由决策模块
        4.2.4 流表安装模块
    4.3 负载均衡系统流程
    4.4 本章小结
第五章 仿真与性能分析
    5.1 数据中心网络模拟
        5.1.1 胖树拓扑网络模拟
        5.1.2 流量通信模式
    5.2 实验参数设置
    5.3 性能结果分析
        5.3.1 平均对分带宽
        5.3.2 平均传输时延
        5.3.3 平均链路利用率
    5.4 本章小结
总结与展望
参考文献
致谢
作者简介



本文编号：3837387