基于灰狼优化算法的SDN-NDN协作缓存策略研究

发布时间：2017-12-06 01:08

  本文关键词：基于灰狼优化算法的SDN-NDN协作缓存策略研究

  更多相关文章： 命名数据网络 视频 缓存感知路由 缓存放置策略 域内协作 缓存冗余 二进制灰狼优化算法

【摘要】：随着互联网技术的发展,视频点播、网络直播、视频聊天等以流媒体为技术核心的应用正成为互联网应用的主流,流媒体分发技术越来越受到广大研究人员的重视,直接推动了整个互联网的变革和发展。命名数据网络(Named Data Networking,NDN)是一种以内容为中心的新型网络架构。在NDN中,每个节点都具有缓存功能,用户视频请求可以由缓存该视频的节点提供服务。缓存可以显著降低用户访问时延,减小跨网间传输流量,减轻服务器负载。因此,如何制定缓存策略是NDN研究的关键问题之一。目前NDN广泛采用普遍缓存,缓存的内容仅具有路径可见性,易造成网络中相同内容大量冗余,未能充分利用缓存空间。针对这一问题,本文提出一种针对一个自治域(Autonomous System,AS)的协作缓存策略,并重点研究缓存架构设计、缓存感知路由和缓存策略三个问题。其中缓存架构设计主要为制定集中式的路由方案和缓存策略做铺垫;缓存感知路由主要研究如何设计路由使得请求更好地利用已经缓存的内容;缓存策略主要研究如何制定合理的缓存方案,实现缓存性能最优化。为研究以上三个问题,主要完成了以下工作:(1)为了收集网络的拓扑、内容的流行度等信息,本文提出了一种基于软件定义网络(Software Defined Network,SDN)的SDN-NDN协作缓存架构,并基于该架构设计了一种缓存感知的路由方式,提升缓存内容的利用效率。随后,本文重点研究缓存问题,以最小化用户请求热门视频时延为优化目标,提出一种全域协作缓存模型,该模型是一个整数规划问题,属于NP-hard问题。(2)为了求解该NP-hard问题,本文引入灰狼优化算法,并提出两种二进制的改进方法,随后对算法性能进行仿真分析,证明其具有较好的收敛速度和收敛精度。随后结合二进制灰狼优化算法和贪心算法,提出一种预留协作缓存(Reserve Cooperative Cache,RCC)算法用于求解全域协作缓存模型。(3)为了验证RCC算法的性能,本文同时使用CVX优化器求解全域协作缓存模型,实验证明RCC能以较少的时间和内存求得问题的近似最优解。将RCC求得的缓存策略与LCE、ProbCache和OPT-GA缓存策略做对比,实验验证了其具有较高的缓存命中率和较小的用户请求视频时延。
【学位授予单位】：中国科学技术大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TP393.02

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本文编号：1256817