基于离散粒子群算法的数据中心网络流量调度研究

发布时间：2017-08-03 18:04

  本文关键词：基于离散粒子群算法的数据中心网络流量调度研究

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【摘要】：数据中心网络利用多个并行路径为集群计算等网络服务提供高对分带宽.然而,现有的流量调度算法可能会引起链路负载不均衡,核心交换机冲突加剧,造成网络总体性能降低.本文将流调度问题转化成0-K背包问题求解,提出基于离散粒子群的流调度算法DPSOFS(Discrete Particle Swarm Optimization Flow Scheduling).该算法根据Fat-Tree结构特点定义了粒子速度、位置和运算规则,以两次迭代冲突流个数差值作为目标函数,并限定路径搜索范围,减少随机搜索的盲目性.仿真实验验证了该算法对减少流冲突快速有效,能提高网络对分带宽.
【作者单位】： 福建江夏学院电子信息科学学院;浙江大学计算机学院;绍兴文理学院上虞分院;
【关键词】： Fat-Tree 数据中心网络 离散粒子群 流调度
【基金】：973计划(No.2012CB315903) 浙江省重点科技创新团队(No.2011R50010-21) 国家科技支撑计划(No.2014BAH24F01) 国家自然科学基金(No.61379118)
【分类号】：TP18;TP393.06
【正文快照】： 1引言随着数据量指数级的增长和各种网络服务不断涌现,网络拓扑结构对现代云计算数据中心的扩展性、成本、容错、整体性能等方面产生重大影响[1].目前新型的数据中心网络拓扑结构主要有两类[2],一类是以交换机为中心的结构,如Fat-Tree[3],Port Land[4],SPAIN[5]等;另一类是以

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本文编号：615610