时延和可靠性感知的多控制器均衡部署策略

当前的软件定义网络多控制器部署问题研究,大多针对控制网络时延、可靠性和负载均衡等指标中的部分进行优化,对上述因素的整体考虑较少.针对该问题,首先分析了控制器部署对网络时延、可靠性和负载均衡的影响;其次,提出了以全网平均时延、控制路径可靠性和负载均衡度为参数,以网络综合性能为目标的控制器部署优化评价模型;最后,基于模拟退火-遗传算法提出一种时延和可靠性感知的控制器均衡部署方法,在考虑网络综合性能的同时,增强了解空间的全局搜索能力,得出了控制器部署的全局非劣最优解集.仿真结果表明,提出的部署策略在保证负载均衡的前提下,提高了控制网络的可靠性,降低了网络时延,进而提高了网络整体性能.     

一种SDN控制节点故障恢复的部署策略

针对广域网中软件定义网络(software defined network, SDN)在运行过程中控制器发生不可恢复的故障的情况,提出一种考虑控制器节点故障的部署方法。首先将网络划分成多个子网络,进而提出采用改进的粒子群优化算法对SDN控制器进行部署,以达到较高的可靠性和较低的时间延迟以及负载较为均衡的目的;在网络运行的过程中,当控制器发生不可恢复的故障时,采用熵权多目标决策法确定由发生故障区域的目标slave控制器,将其升级为master控制器,从而保证网络的正常运行。实验结果表明,相对于采取K-means或贪心算法,使用本方法进行控制器部署,在SDN网络的负载均衡率、链路时间延迟等网络关键指标方面均有所提升,且能以较低的代价降低控制器故障节点对网络正常运行的影响。     

基于网络分域的航空信息网络控制器部署方法

利用SDN的技术优势，可建立航空信息网络平台集中管控与资源统一调度的能力，显著提升网络管理能力与任务服务水平。 为构建SDN范式的航空信息网络，首先需要解决控制节点的部署问题。结合航空场景特点，提出一种网络划分与区域部署的控制器部署方法，首先依据网络关键性能指标实现网络的快速划分，接下来基于可靠性最大化在网络中部署控制器。仿真结果表明:所提算法具有较低的计算复杂度，并对平均请求时延、负载均衡指数、网络部署成本及可靠性等指标具有较好的优化性能，适用于解决航空场景下的控制器部署问题。     

面向大规模航空集群组网的控制器部署方法

软件定义网络（SDN）使得控制平面与数据平面解耦,可用来优化航空集群网络体系结构。针对航空集群网络大规模组网需求,设计了一种面向大规模航空集群网络的控制器部署优化算法,将多控制器部署转化为集群划分和子群部署两个阶段,首先基于负载均衡将集群划分为不同子群,然后以全网性能最优为目标于各子群内进行多目标寻优,获得Pareto前沿解。仿真实验评估了所提算法在负载均衡指数、全网平均传播时延、平均失连概率等方面的性能。实验结果表明：与现有算法相比,所提算法有效地提升了全网性能,同时具有较低的时间复杂度,适用于解决大规模动态场景下的航空集群网络控制器部署问题。     

基于SPEA-Ⅱ算法的SDN多控制器优化部署机制

提出一种基于SPEA-Ⅱ算法的SDN多控制器优化部署机制.首先,以时延为衡量指标进行控制器的初步部署;其次,以最小化交换机到控制器的时延、最小化控制器之间的时延、最小化控制路径故障率以及最大化平均交换机拥有从控制器数量为4个优化目标,采用SPEA-Ⅱ算法优化控制器部署;最后,借助熵权多目标决策法从Pareto解集中选择唯一解.仿真结果表明,相较于基准算法,所提出的机制可减少控制器之间的时延5%～20%,减少控制路径故障率23%～46%,增加平均交换机拥有从控制器数量20%～32%.     

基于网络划分的SDN分布式控制器部署

针对大规模SDN （software defined networking）网络中分布式控制器部署问题,以优化网络弹性和可靠性为目标,提出两阶段控制器部署算法（TSCP,two-stage controller placement）：利用节点相似度划分控制域,使得控制域内设备之间的连通性强、连接紧密,增强控制域的网络弹性;选择控制路径平均失效率最小的控制器集合作为控制器部署,提高网络可靠性。通过约束控制域的规模和设备（交换机或控制器）之间传播时延,使控制域的交换机个数均衡,控制器的部署合理。通过定义性能指标,实验对比GCP算法、K*-means算法,结果表明TSCP算法可以优化控制域的规模,均衡控制域的交换机个数,减少控制器个数,网络弹性和可靠性均表现较好。     

基于时延的软件定义卫星网络控制域规划策略

现有软件定义网络（SDN）多控制器划域研究大多基于拓扑相对固定的地面网络,难以适应拓扑动态变化的卫星网络,而现有卫星网络研究在处理时延问题时大多只考虑传播时延。针对这一问题,在建立模型时引入控制器处理时延、排队时延对划域的影响,提出了一种面向软件定义卫星网络（SDSN）的时延分析模型。借助该模型进行SDSN多控制域的划分。经过仿真验证,与现有的地面SDN多控制域规划算法及卫星网络控制域划分方法相比,该算法能够更好地适应卫星网络环境,有效降低网络时延,使控制器间负载均衡性能提升40%以上。同时迭代跳出机制使得算法运行速度快,能够适应卫星网络拓扑的快速变化。     

基于博弈论的SDN多控制器负载均衡机制研究

针对软件定义网络为了提高控制平面的可扩展性和可靠性而设计的多控制器部署,导致控制器负载不均衡和网络稳定性与控制器性能变差的问题,提出了一种基于博弈论的负载均衡机制,以改善多控制器的负载不均衡问题.首先,过载控制器邀请相邻从控制器作为博弈者参与博弈而构建博弈域;然后,以控制器与交换机之间的时延和交换机迁移成本集合粒子群算法确定目标控制器,并依据节点距离和流请求量选择迁移交换机;最后,根据迁移计时器实现交换机的有序无缝迁移.实验结果表明,与现有的负载均衡机制相比,该机制降低了网络的总通信开销,流建立时间平均缩短了0.12 s,控制器资源利用率提高了20.4%,改善了控制器负载的均衡状态.     

一种基于SDN的自适应多路径负载均衡策略

针对传统多路径路由方法在复杂网络中的负载不均衡、吞吐量低、网络时延等问题,提出一种基于SDN的自适应多路径负载均衡策略(SDN based adaptive multipath load balancing,SDN-AMLB).利用SDN获取全局网络视图的能力,在控制层结合Adaboost算法进行自适应路由计算实现重路由,计算过程中根据网络节点负载、链路负载和数据包大小进行自适应评估并更新路径表,将评估结果引入模型更新分类器参数,通过Mininet工具进行模拟.结果表明SDNAMLB可提高全网数据传输效率和吞吐量,实现网络负载均衡,满足复杂网络环境中用户对网络传输、时延的要求.     

基于软件定义网多参数排序的控制器部署研究

合理选择软件定义网络(Software Defined Network,SDN)的节点部署控制器,将有效的提高整个网络性能。本文引入节点的介数中心性和节点的可靠性作为参数,建立节点和参数的矩阵,对矩阵参数进行规范化,依据有序加权算子对参数进行排序,从中找到部署控制器的最优节点。最后,与基于网络拓扑中心性方法对比了控制信息传播时间。结果表明,多参数选择控制器的部署节点,将有效的降低控制路径传播时延,提升SDN的网络性能。     

软件定义网络多控制器部署优化方法

目前软件定义网络（software defined network,SDN）多控制器管理的研究重点和难点在于多控制器部署,合适的控制器数目和合理的部署位置能够实现低延迟和高可靠性的折中。在网络拓扑图上将部署位置问题简化并形式化,定义了可靠性和延迟指标,设计了多控制器部署位置求解算法（multi-controller placement location algorithm,MCP）。MCP通过遗传算法将网络划分为多个子网,并在每个子网中放置一个控制器,以最大化网络可靠性和最小化路径延迟为目标,通过模拟退火算法确定控制器在每个子网中的位置,经对比实验验证了MCP生成的部署位置方案在可靠性和延迟上的性能优势。以可靠性和延迟为评估指标,基于MCP测试了各种网络规模的最合适控制器数目,并分析得出最合适控制器数目与网络规模之间的统计规律。     

无线mesh网络的动态品质优化分析

为获得全控型无线mesh网络的最优控制品质,首先分析影响全控型无线mesh网络控制品质的因素主要为网络时延,而为了获得较好的控制品质必须取得最小的网络时延,建立了最小网络时延的相关优化模型,并应用分支边界算法求解,最后通过相关数值计算和仿真分析,由仿真结果可知通过调节网络节点个数和数据流成功获得信道的概率以及任意节点获得信道后传输成功的概率降低网络时延,从而明显改善整个全控型无线mesh网络的控制品质.     

一种受控泛洪的ZigBee网络高效混合路由算法

针对现有的ZigBee网络表驱动中按需混合路由算法采用泛洪方式寻找最优路径导致开销过大的问题,提出一种受控泛洪寻获最优路径的高效混合路由算法（efficient hybrid routing based on controlled flooding,EHRCF）,在该算法中,节点在分配地址时通过“旁听”消息获知横向邻居信息,建立源、目的节点间的最优路径,减少泛洪带来的额外开销;满足一定条件的中间节点不再转发路由请求(route request,RREQ)消息,直接回应RREQ和跳数,减少一跳以及邻居节点转发RREQ的开销。理论分析和仿真结果表明,与现有的混合路由算法LF-ZAODV（limited flooding zigbee ad-hoc on-demand distance vector routing）和TR(tree routing)算法相比,EHRCF算法在路由开销和传输时延等方面的性能整体更优。     

5G 卫星集成网络中控制器与网关可靠部署策略

基于SDN架构的5G-卫星集成网络将是提供全球覆盖和宽带通信最有潜力的方案之一.在该集成网络中,控制器和网关的有效部署是提高网络可靠性、降低时延的关键.虽然控制器和网关部署可以独立求解,但控制器与网关部署的紧耦合特性使得联合部署更有现实意义.分析并建模了5G-卫星集成网络中SDN控制器与卫星网关联合部署的问题,提出了一种基于最大化网络可靠性的控制器与网关联合部署策略,设计了基于模拟退火与粒子群的混合算法.仿真结果表明:与枚举算法、双重模拟退火算法(SASA)等现有算法相比,文中提出的算法具有更低的时间复杂性,并将进一步降低了平均控制时延,提高了网络健壮性.     

一种适应性的动态负载平衡模型

为了改善分布式系统中负载分布不平衡对性能的影响，提出并实现了一个基于控制理论的时滞脉冲切换负载平衡模型.该模型根据节点资源的动态性建立了相关子系统.当节点状态发生改变时触发子系统的切换，并根据负载迁移规则对过量负载进行迁移，迁移比例根据节点的实时运行状态进行计算.节点仅在此时才进行信息广播，降低了通信开销，提升了动态负载平衡的效率.给出了相应的负载平衡算法，并在实际平台上进行了验证.实验结果表明，与其他负载平衡算法相比，本模型算法使负载平衡时间平均减少29.82%.     

基于链路带宽的分布式存储系统框架及动态负载均衡技术

针对在节点间进行数据传输、备份等操作时,不同节点间链路带宽将限制分布式存储系统的性能的问题,借鉴软件定义网络及云存储技术的基本思想,通过对控制流与数据流的分离,提出了一种基于链路带宽的分布式存储系统框架及动态负载均衡技术.所提出框架中,在分布式数据节点之外引入一个中心控制节点,该节点掌握全局网络视图,全局网络视图中既包括数据存储表记录存储数据的分布,又包括当前链路带宽情况.在用户读取数据时,根据数据存储表确定需要的数据存放于哪些数据存储节点,指派相应的数据存储节点根据路由表发送数据包,并实时监测网络中的链路带宽负载情况,及时调整数据的传输路径.仿真验证所提架构和算法可以有效解决海量数据在不同位置的分配调度,以及缩短用户对大量数据提取的响应时间及提升存储速率等问题.      

基于逻辑分区的仿箱鲀鱼群负载均衡分簇控制算法

为实现水下仿箱鲀鱼群体协同控制, 并降低网络节点间负载的不均衡性导致的能量损 耗, 提升群体续航能力, 提出一种基于逻辑分区的负载均衡分簇控制算法. 首先实现局部快速分簇, 减少节点间维护报文数量, 降低系统整体开销； 然后基于 簇内逻辑分区策略, 实现监测、 保障和侦察多区域协同控制, 并结合最小响应时间整编零散鱼群, 优化网络控制体系的同时提高组网灵活性； 最后在维护过程中采用区域节点角色转换机制, 实现网络负载均衡. 通过仿真分簇实验验证了算法的有效性, 并结合网络能量消耗、 网络生命周期和能量均衡性3个指标验证算法的可行性.