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。     

基于图的邻接分割的虚拟网络映射算法

针对大规模虚拟网络映射算法映射效率低、在映射节点和链路时易引起网络分割等问题,提出了一种图的邻接分割方法,将虚拟网络分割为多个邻接的星型结构,以简化虚拟网络映射规模;建立了一种节点和链路的资源匹配模型,使节点映射能适应链路资源分布状态、链路映射能匹配节点可用资源大小,从而协调完成节点和链路映射操作,解决节点、链路的映射协调性差以及网络资源分配不匹配等问题.仿真实验结果表明,所提出的算法降低了虚拟链路的映射路径长度,提高了虚拟网络映射效率和负载均衡性能,获得了较高的虚拟网络请求接受率.     

基于节点分割的两阶段虚拟网络映射算法

虚拟网络映射问题是网络虚拟化的关键问题,以往研究大多注重虚拟网络链路的映射,然而,物理节点资源在物理网络中也是有限的.本文提出的基于节点分割的两阶段虚拟网络映射算法,能够将虚拟网络节点映射到多个底层物理节点上,根据映射得到的物理节点并结合路径分割思想将链路映射到多条底层物理路径上,整个过程能够有效地利用物理节点与链路的资源碎片,提高物理网络的资源利用率,提高虚拟网络的映射效率.     

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.     

满足链路约束的拓扑聚集度虚拟网络映射算法

高效的虚拟网络映射算法能提高网络收益,降低物理资源的消耗。假如一个虚拟网络能够被满足映射,那么它对物理节点资源的消耗是固定的,对资源消耗的总大小取决于链路映射。为减少链路资源消耗,相邻的虚拟节点在被映射后应该是接近的。本文提出基于满足链路约束的拓扑聚集度映射算法。该算法在计算汇聚度时考虑节点间的链路请求,是一阶段映射算法。此外,本文根据图的广度优先搜索对虚拟节点排名,使连续映射的虚拟节点有较高的关联性。仿真实验表明,所提出的算法提高了长期网络收益和收益花费比。     

虚拟网络映射的电信级优化问题研究

网络虚拟化技术是解决当前网络僵化问题的有效手段之一,虚拟网络映射是其中关键技术.文中采用一致的优化模型综合分析网络资源分配的现有技术方法,包括成本优化、收益优化、剩余资源优化、网络能耗优化.进一步针对电信级运营,分析了业务等级违约最小化、跨网络分域部署策略和博弈机制设计方案,论述了动态拓扑适应、接纳和可靠性控制的方法,以及采用比例计算节能的优化问题建模.     

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.     

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.     

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...     

基于人工免疫网络的k-平均聚类算法的研究

以人工免疫网络理论结合k-平均算法,尝试了一种聚类分析的新的解决方案.对k-平均算法中每一次迭代求平均值来确定聚类中心的方式进行改进,采用人工免疫网络中克隆选择和变异机制对聚类中心进行操作,选取最优抗体作为下一次迭代的聚类中心,克服了k-平均算法中对孤立点敏感的缺点,从而大大减少了迭代次数.通过对4组标准数据的实验,结果表明,该算法具有很好的自适应性,收敛速度快,提高了聚类性能.     

基于电力业务时延敏感度和服务可靠性的虚拟网络映射方法

在5G智能电网的应用场景下,针对电力控制类业务对时延、可靠性要求高等问题,文中首先基于时延敏感度和可靠属性参数对业务请求排序,以缩短虚拟网络请求的等待时间;然后,将网络拓扑属性和相邻节点重要性作为排序参数,对节点进行排序,避免了映射后链路负载不均衡的情况;最后,在链路映射层,提出了基于遗传算法的链路映射算法,求得最优映...     

基于网络分组的切换判决算法

针对大量终端并发切换引起的网络负载不均和网络相似性利用不足的问题,提出一种基于网络分组的切换判决算法。将采集和初始化后的网络参数输入至网络分组模型,利用网络性能的相似性得到网络组;根据终端的偏好类型,基于烟花算法选择目标网络组;求解终端的可接入网络集和目标网络组的交集,得到其候选网络集,从中选择性能因子最大的网络作为目标网络执行切换,动态更新网络组。仿真结果表明,该算法能够在均衡网络负载的前提下,降低切换阻塞率,提高系统吞吐量,提升终端的服务质量。     

基于网络缩减的递推分解算法

根据生命线工程网络的特点,介绍了串联边缩减、并联边缩减和源点合并这三种有效的网络缩减规则,并将这些网络缩减规则引入到改进最小路递推分解算法和改进最小割递推分解算法之中,大大简化了上述算法分解出来的子网,减少了网络可靠度分析的复杂程度.实例分析表明,通过引入网络缩减技术,可以有效地降低网络的复杂程度,并能大幅度地提高计算效率.     

基于拍卖的网络切片虚拟资源分配算法研究

网络切片可以针对不同应用场景的网络速率、时延、可靠性等需求,根据业务对网络功能、安全性等需求构建虚拟的逻辑网络,该技术是5G的关键技术之一。针对网络切片多样化的QoS需求,提出了一种以最大化收益为目标的虚拟资源分配优化算法。该算法针对各个切片业务需求的差异性以及当前用户状态定义切片优先级,并以价格代替信誉因子,确定网络切片需求资源的拍卖报价,并根据可回收的资源量动态地更新和确定价格基准,再将资源优化分配问题转换成为拍卖问题,结合价格更新算法以及资源分配算法并进行求解,为各个业务切片分配资源。仿真结果表明,所提出的资源分配算法可以在满足切片多样化的QoS需求的同时有效提升用户业务体验满意度。     

基于HMM和自组织映射的网络入侵检测算法

随着网络入侵多样化的发展,传统的防火墙、数据加密等防御方法已经很难保证系统和网络资源的安全,为此,设计了基于隐形马尔科夫模型HMM和自组织映射SOM的网络入侵检测方法.首先建立了自组织映射-HMM的双层入侵检测模型,采用样本数据训练SOM网,然后将测试数据输入SOM模型获得观察序列对应的攻击类别的后验概率,将此后验概率用于训练HMM模型获得概率初始分布和状态转移概率等各参数.最后,通过比较测试数据在各模型下发生概率的大小来获取对应的攻击类别.仿真实验表明本研究方法能有效实现网络入侵检测,较经典的HMM方法以及改进的神经网络方法,具有较高的检测率和较低的误报率,同时具有较少的检测时间.     

基于虚拟显卡的网络教学系统设计与实现

网络教学,即通过网络或借助于物理媒体和网络应用软件相结合的一种教学活动模式,本文提出一种基于虚拟显卡的屏幕信息抓取技术的思想,并给出网络教学系统的解决方案。     

基于基因位迭代映射的无线传感器网络能量优化分簇算法

摘要：针对无线传感器网络的节点能量利用率和网络寿命问题,引入一种基因位迭代映射思维进行改进,并构造新的无线传感器网络能量优化分簇方案生成方法,在此基础上提出了基于基因位迭代映射的无线传感器网络能量优化分簇算法。该算法将无线传感器网络节点路由能耗优化问题转化为网络系统簇内节点最优能耗进化激励的解空间最优解搜索问题,然后利用基因位长度自适应编码和迭代映射的进化算法进行候选解搜索,最后输出具有最优能耗的节点通信路径和簇头的下级跳节点。实验结果表明,该算法高效可行,能量均衡和优化能力较好,有效的降低了节点的能耗,延长了网络生命周期。     

基于虚拟力和果蝇优化算法混合控制水声传感器网络部署策略

提出了基于改进的虚拟力和果蝇优化(Virtual Force and Fruit Fly Optimization,VFFO)算法混合控制水声传感器网络部署优化的方法.该方法首先通过虚拟力算法对传感器节点的初始部署进行优化,以得到较好的初始部署状态;然后通过改进的果蝇算法对水声传感器网络进行重部署,同时分析了算法的移动部署能耗问题.仿真结果表明,该算法在相同能耗下能够得到更高的网络有效覆盖率.