基于单纯形遗传算法的虚拟网映射

发布时间：2017-06-24 11:17

  本文关键词：基于单纯形遗传算法的虚拟网映射，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：由于用户越来越多的个性化网络服务需求,传统互联网的僵化现象日渐显著。网络虚拟化不仅被认为是创建云计算生态系统的有效技术,而且被认为是未来互联网最有应用前景的技术。网络虚拟化中最关键的问题之一是虚拟网络映射问题(Virtual Network Embedding),即为多个虚拟网络请求合理分配底层物理资源,实现资源共享。现有映射研究问题关注如何进行节点和链路的选择以满足业务需求,降低映射成本,提高收益。如何有效合理的利用物理资源,尽可能提高底层基础设施服务提供商的收益,提高资源利用率,是映射的核心问题,目前还没有一个统一的结论。本文在传统虚拟网络映射算法的基础上,首先分析和总结现有虚拟网络映射模型和算法,研究现有虚拟网络映射算法存在的缺陷,重点对现有映射算法改进,分析原遗传算法解决虚拟网络映射时存在的问题,比如早熟收敛,提出在遗传算法中加入局部搜索能力强的单纯形法(Smiple Method, SM),采用混合整数规划(Mixed Integer Programming,MIP)对最优资源分配问题建模,针对该模型形成单纯形和遗传算法融合的虚拟网络映射算法(Virtual network embedding-Simplex method-Genetic algorithm, VNE-M-GA),并通过仿真实验验证算法的有效性。分析该模型中单纯形搜索算法本身的缺陷,如对初始值敏感、直线型搜索等,改进该算法中的单纯形法,并将种群分类为子群体,提出VNE-SM-HGA(Vitual netrowk embedding - Simplex method - Hybrid genetic algorithm)算法,优化VNE-M-GA算法,充分利用单纯形蕴含的方向性,尽可能的提高搜索效率,减少单纯形搜索的计算量,进而提高算法的收敛速度。对本文所提出的算法进行仿真实验验证,由实验结果表明,利用VNE-M-GA和VNE-SM-HGA算法解决虚拟网络映射问题,底层网络服务提供商的收益有所提高,改进的遗传算法和单纯形法有效提高了收敛速度。
【关键词】：网络虚拟化 虚拟网络映射 资源分配 遗传算法 单纯形法
【学位授予单位】：郑州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP393.01;TP18
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 1 绪论10-16
• 1.1 研究背景10-11
• 1.2 国内外研究现状11-13
• 1.3 本文研究内容与论文组织结构13-16
• 2 网络虚拟化与虚拟网络映射16-25
• 2.1 网络虚拟化相关概念和技术16-19
• 2.2 虚拟网映射模型19-21
• 2.3 虚拟网络映射的主流方法21-22
• 2.3.1 数学模型求解21-22
• 2.3.2 启发式算法22
• 2.4 虚拟网络映射算法分类22-24
• 2.5 本章小结24-25
• 3 单纯形混合遗传算法的虚拟网映射算法25-38
• 3.1 数学优化模型25-27
• 3.2 相关算法与分析27-30
• 3.2.1 单纯形搜索算法27-28
• 3.2.2 单纯形法与遗传算法的结合分析28-30
• 3.3 单纯形混合遗传算法的虚拟网映射算法30-35
• 3.3.1 遗传算法进行虚拟网映射30-31
• 3.3.2 单纯形法31-32
• 3.3.3 单纯形混合遗传算法的虚拟网映射算法描述32-35
• 3.4 仿真实验与性能分析35-37
• 3.4.1 仿真环境设置35
• 3.4.2 仿真实验性能分析35-37
• 3.5 本章小结37-38
• 4 改进单纯形混合遗传算法的虚拟网映射算法38-49
• 4.1 相关研究38-39
• 4.2 改进单纯形算法39-40
• 4.2.1 基于单纯形多向搜索交叉算子39-40
• 4.2.2 K步受限单纯形算法40
• 4.3 分类子群体设计思想40-41
• 4.4 改进单纯形混合遗传算法的虚拟网映射算法描述41-44
• 4.5 仿真实验与性能分析44-48
• 4.5.1 仿真环境设置44
• 4.5.2 算法性能指标44-45
• 4.5.3 仿真实验性能分析45-48
• 4.6 本章小结48-49
• 5 总结与展望49-51
• 5.1 工作总结49-50
• 5.2 未来研究工作展望50-51
• 参考文献51-54
• 附录1 个人简历、在校期间发表的学术论文54-55
• 个人简历54
• 在学期间发表的学术论文54-55
• 附录2 硕士期间参加的项目55-56
• 致谢56

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