基于DPSO负载可控的虚拟网络映射算法

针对多租赁模式下的虚拟网络映射问题,以降低底层链路负载、加快映射速度、提高底层物理资源利用率为目标,将离散粒子群算法与虚拟节点映射规则相结合,提出了物理节点可复用、负载可控制的MLB-VNE-SDPSO算法.该算法在兼顾CPU等主机资源利用率的前提下节约了物理链路的带宽资源,缩短了虚拟链路的映射过程.仿真实验表明,在保证网络负载的前提下,获得了较好的物理节点利用率,提高了虚拟网络的收益成本比.     

保持节点相邻的虚拟网络映射算法

网络虚拟化技术的应用依赖于将虚拟网络映射到底层基础设施的虚拟网络映射算法。现有虚拟网络映射算法的物理资源使用率较低,对于映射结果的优化较少。基于此,本文提出并设计实验证明了一种保持节点相邻的虚拟网络映射算法。该算法可以在略微降低映射效率的情况下,尽可能地保持相邻的虚拟节点在实际物理网络中的相邻,从而大大地缩短了物理链路,提高了物理资源的利用率;同时优化映射结果,提高了虚拟网络的工作效率,从而提高了服务质量。     

基于最大收益的无线虚拟网络重映射算法

针对无线环境的动态性及虚拟网络请求到达与离开的随机性,使得物理网络负载分布不均衡,导致后续请求的接受率降低的问题,提出一种无线网络虚拟化中的两阶段重映射算法（two stages reconfiguration scheme for wireless network virtualization,TR-WNV）。该算法通过第1个阶段选出合适的虚拟网络进行重映射,接着在第2个阶段按照优先级对已选出的虚拟网络进行重映射,并根据离散度来判断每次映射效果。最后,通过仿真对算法进行验证,结果表明该算法在保证虚拟网络请求收益最大化同时,有效提高了虚拟网络请求接受率,实现整个底层网络的负载分布均衡。     

基于网络资源虚拟化的 集成式虚拟光网络映射机制研究

光网络虚拟化技术可以为多个高性能的网络应用提供专用的网络资源,是一种光网络资源配置的有效共享机制.本文提出了一种新颖的集成式虚拟光网络映射iVONE机制,其中节点映射和链路映射以集成方式交错执行.这与现有的分步式VONE方案完全不同,即在节点映射完成之后再执行链路映射.而且,在光网络资源可虚拟化的平台上,我们也设计了一种新颖的路由,频谱,子载波和调制器分配RMS2 A算法,来为虚拟链路建立光路.通过仿真证明了,所提出的算法比现有的分步式VONE算法在堵塞率上具有更好的性能,此外还对网络性能的影响因素进行了研究.     

基于双向搜索的虚拟网映射算法

针对虚拟网需求构建方法中复杂度较高和效率较低的问题,结合源节点和汇节点并行的带宽优先策略,提出一种链路均衡的双向搜索算法.该算法能减少搜索层次,缩小搜索空间,提高算法效率.仿真实验表明,与传统的虚拟网映射方法相比,该算法提高了虚拟网构建需求的接受率,增加了虚拟网构建收益.     

节点删除法的虚拟网络映射算法

虚拟网络映射是虚拟网络研究的关键内容,传统的贪婪算法在映射成功率和降低网络负载方面存在不足.将系统科学研究方法引入到虚拟网映射中,提出一种基于节点删除法的虚拟网络映射算法,根据节点删除对网络连通的影响程度来对网络节点进行排序,同时不断更新节点的状态,优先选择空闲节点进行资源分配.仿真实验表明,该文算法不仅能提高映射成功率,同时也能显著提升网络负载的均衡性能.     

基于比特负载的非线性虚拟光网络映射机制的研究

光网络虚拟化技术的发展促进了在不同用户和应用程序之间的光纤网络物理基础设施共享.然而,光纤传输链路的非线性损伤对于系统的频谱效率、网络利用率等性能有一定影响.本文首先介绍了一种集成式虚拟网络映射机制,描述了该机制的实现原理.接着,在考虑了光纤传输非线性损伤的情况下,设计了一种基于OFDM比特负载的虚拟光网络嵌入算法(B...     

基于物联网的资源映射算法研究

在物联网环境下,大量物品通过各种传感技术加入到网络中。如何有效地组织和管理日益增加的物理资源,如何满足多样化的物联网应用需求,将成为物联网发展中一个非常重要的问题。网络虚拟化技术通过有效地管理虚拟用户请求到物理资源的映射来达到充分共享物理资源的目的,在解决该物联网问题时体现出它的优势。在现有互联网虚拟网络映射算法的基础上,针对物联网环境中物理节点所呈现的异构性特点,提出了一种基于物联网的虚拟网络到物理网络的资源映射算法。     

多纤芯弹性光网络中虚拟网络映射模型及算法

为解决多纤芯弹性光网络虚拟化中的虚拟结点映射、链路映射和频谱分配问题,首先建立了一个以最小化占用的频谱数及最小化最大占用频隙号为目标的全局约束优化模型.其次,设计了具有高效的交叉、变异及不可行解可行化算子的全局优化遗传算法,以有效求解该模型得到最优的虚拟节点、链路映射方案.最后,为验证算法的有效性进行了不同的仿真实验.结果表明,所设计的算法能够有效地减小网络中占用的频谱数和最大占用频隙号.     

优化人工蜂群算法的跨域虚拟网络映射算法

针对跨域虚拟网络映射问题,提出一种基于优化人工蜂群算法的跨域虚拟网络映射算法.该算法采用集中管理、分布控制的方式实现物理网络资源的有效利用,并就人工蜂群算法收敛速度慢、局部最优缺点,提出寻优能力更强的优化人工蜂群算法进行域间映射请求的划分.实验结果表明:与LID-MVNE算法、Policy-MVNE算法、GA-MVNE算法相比,所提算法能够以更小的额外开销、更少的划分时间实现更高的接受率.     

一种基于粒子群优化算法的神经网络训练方法

介绍了粒子群优化(PSO)算法的原理,研究了将PSO算法应用于神经网络训练的方法,给出了算法软件实现的基本流程,并对Iris分类问题做了仿真实验,通过与BP算法的比较,结果表明基于PSO的神经网络训练算法操作简单,易于实现,而且训练精度较高,有良好的收敛性.     

基于离散粒子群优化的MPSoC节能调度算法

为了降低多核片上系统MPSoC在应用中的能耗,在MPSoC上提出了基于优化离散粒子群算法的节能任务调度算法.通过比例选择算子生成初始种群,以任务在MPSoC上不同内核执行的能耗作为解空间,粒子群在整个解空间上搜索最低能耗调度方案,并在算法中优化了粒子群算法的局部早熟问题,使算法性能进一步提升.仿真实验表明:基于优化离散粒子群算法的节能调度算法与常用的3种调度算法相比,能耗得到了降低,且算法的截止期错失率并没有升高,保证了算法的整体性能.     

基于离散粒子群优化算法的造林规划设计

指出造林规划设计问题实质是一个离散约束优化问题。应用离散粒子群优化算法求解目标函数,以保证解的合理性法和惩罚函数法相结合处理约束条件。分析实例表明,离散粒子群优化算法可用来优化造林规划设计方案,与模拟退火算法比较,效果更好。此研究结果可为科学造林和最优化经营管理提供新思路,丰富粒子群应用领域。     

基于模糊粒子群算法的非线性函数优化

针对非线性函数优化问题,提出一种新型的模糊粒子群算法.该算法基于模糊控制器中输入输出的模糊化处理和粒子群寻优的特点.算法在Matlab 2008环境下编程实现,针对几个典型复杂的非线性函数进行优化测试.实现结果表明:模糊粒子群算法是一种简单有效的算法,具有良好的有效性和鲁棒性.     

一种离散型多目标粒子群优化算法

为获得更好的非劣前端,提出一种离散型多目标粒子群优化算法。该算法根据离散型多目标优化问题的特点,将种群分成多个子种群,在各个子种群中利用表现型共享的适应度函数选择每个子种群的最优粒子。通过多个最优粒子的引导,使整个种群分布更均匀,避免陷入局部最优,保证了解的多样性。实验表明了该算法的有效性。     

基于粒子群的交叉规划问题的求解算法

提出了基于单纯形法和内部映射牛顿法的子空间置信域法的粒子群算法,分别用于求解线性交叉规划和非线性交叉规划,并结合实例说明了这两种混合粒子群算法求解交叉规划的可行性和有效性.     

基于混合粒子群优化算法的机组负荷最优调度

粒子群优化(too)算法是一种现代启发式算法,提出一种基于混合粒子群优化算法的机组负荷的调度方法,该方法考虑了机组的经济性和安全可靠性.优化了机组的调度运行方式.     

一种求解集合组合问题的离散粒子群优化模型

针对变长集合组合优化问题,提出了一种离散粒子群优化模型.该模型将集合的概念和运算引入粒子群优化中,定义了一个可变集合搜索空间,并重新定义了粒子的位置、速度及作用于此空间的运算规则,既保留了粒子群本身的优化特性,又体现了集合组合优化的特点.采用典型的变长集合组合优化问题——背包问题来验证此模型的性能,并与二进制粒子群优化(BPSO)算法进行了对比.结果表明,该模型具有较强的寻优能力和更高的稳定性.     

分段式微粒群优化算法

提出一种分段式微粒群优化算法。该算法将所要搜索的区域分成若干段,首先在每一区段内搜索出区段的最优位置,然后将各区段的最优位置组成一微粒群,继续搜索全局最优位置。通过对5个常用标准测试函数进行优化计算,仿真结果表明:分段式微粒群优化算法能有效地搜索到全局最优解,具有比基本微粒群优化算法更快的搜索速度和更好的优化性能。     

基于改进粒子群优化算法的Ontology划分方法

为解决规模巨大的Ontology难以使用的问题,提出了一种基于改进粒子群优化算法的Ontology自动划分方法.根据Ontology划分的要求,将概念落入某个子Ontology的概率作为粒子的速度,而将概念落入的子Ontology编号组成的数字串作为粒子,设计了粒子群优化算法的适应度函数,并给出了Ontology划分算法的具体步骤.最后进行了相关对比实验,结果表明,该方法具有比其它方法更好的划分效果.