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.     

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.     

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。     

一种改进的最小代价网络编码算法

分析了网络编码内在特性,指出网络编码区别于传统多播并提升多播传输性能的根本原因在于网络中存在被不同传输路径所重用的关键链路.通过在构建网络编码多播的传输路径时形成较少的关键链路,提出了一种基于关键链路的最小代价网络编码算法.该算法是在最大流算法的基础上加以改进的,并结合了网络增广链和最小截集的性质,是一种有效的最小代价网络编码算法.基于随机网络的仿真实验证明,在实现多播理论容量的前提下,该算法能有效降低网络编码的代价.     

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.     

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openflow网络的虚拟网络映射研究

基于多个openflow网络自治域提出各域共同合作完成虚拟网络映射,由于各域公开的信息有限,传统的单域映射方法不适用于虚拟网络跨域映射,文章提出一种竞价机制的跨域虚拟网络映射框架(bidding multi-domain virtual network mapping,B-MDVNM),在框架内针对虚拟节点映射采用启发式均衡算法(balancing heuristic algorithm,BHA),并通过仿真实验和现有的虚拟节点映射算法从效率、开销、性能等方面进行对比来验证BHA的有效性。     

Efficient Algorithm for Energy-Aware Virtual Network Embedding

Network virtualization is a promising approach for resource management that allows customized Virtual Networks(VNs) to be multiplexed on a shared physical infrastructure. A key function that network virtualization can provide is Virtual Network Embedding(VNE), which maps virtual networks requested by users to a shared substrate network maintained by an Internet service provider. Existing research has worked on this, but has primarily focused on maximizing the revenue of the Internet service provider. In this paper, we consider energy-aware virtual network embedding, which aims at minimizing the energy consumption for embedding virtual networks in a substrate network. In our optimization model, we consider energy consumption of both links and nodes. We propose an efficient heuristic to assign virtual nodes to appropriate substrate nodes based on priority, where existing activated nodes have higher priority for hosting newly arrived virtual nodes. In addition, our proposed algorithm can take advantage of activated links for embedding virtual links so as to minimize total energy consumption. The simulation results show that, for all the cases considered, our algorithm can improve upon previous work by an average of12.6% on acceptance rate, while the consumed energy can be reduced by 12.34% on average.     

基于神经网络的逻辑最小造价覆盖算法

提出一种基于神经网络求解逻辑综合中最小造价覆盖问题的优化算法。首先给出了最小造价覆盖问题与能量函数的映射关系，并以此构造了改进的两级Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络模型。然后利用该网络的动态特性，求出最小造价覆盖问题的最优解。最后对算法进行了分析和小结。     

一种基于改进遗传算法的最小化停电损失费用的配电网重构

提出一种基于操作簇改良策略的配电网重构遗传算法。将以操作簇为单位的遗传操作中出现的不可行解改良为可行解，建立了以停电损失费用最小为目标函数进行网络重构的数学模型，并采用IEEE RBTS配电系统进行了测试。结果表明，该优化算法可有效地降低配电系统的停电损失费用，且性能优良。     

基于最小生成树的时延约束多播路由算法

多播路由已有广泛的应用,但满足时延约束而代价最小的多播路由算法复杂性很高．提出一种快速有效的基于最小生成树满足端到端时延限制的多播路由算法SsTBMR．STBMR试图建立原图的满足时延约束的最小生成树,如果这样的最小生成树不存在,则用已找到的树与时延最小路径一起组成满足时延约束的多播树此算法简单易实现,时间复杂度为O(n2),与Kpp算法的时间复杂度O(△n3)相比,具有更大的应用价值．当然,这是以多播树的费用增大为代价的．实验模拟表明STBMR算法构造的多播树费用比KPP算法构造的约大4%,但STBMR算法执行所耗CPU时间比KPP算法约少54％．     

面向多播请求的虚拟网络嵌入保护算法

针对弹性光网络(elastic optical networks,EONs)中提高虚拟请求的生存性问题,提出一种基于节点关联度的双树嵌入保护DEP-NCD(dual-tree embedding protection based on node correlation degree) 算法.该算法采用预先规划的方法为工作树分配链路分离的保护树,在发生故障时,能够尽快利用网络中的空闲资源,为中断的请求重新选定路径,保证请求能够不间断传输,减少因故障造成的损失,避免对用户造成严重的影响.仿真结果表明,该算法能最大限度地减少资源的使用,避免冗余多播请求在底层光网络中的传输.     

非线性最小费用网络流新算法及其应用

本文提出了新的非线性最小费用网络流的最优性定理和相应的算法，建立了适用于梯级水电站群短期经济调度的计算网络模型，给出了适于求解这个模型的最小费用增广路径和最大费用减广路径的算法。应用本文提出的理论和算法进行梯级水电站群短期经济调度计算，计算速度有明显提高，优化结果也更为精确。     

一种自适应扩展的虚拟网络映射算法

针对虚拟化网络环境中的资源分配问题,通过深度优先搜索遍历虚拟网络,构造相邻的虚拟节点队列.根据网络的拓扑结构以及节点和链路的资源状态,自适应地扩展物理网络拓扑结构,协调地将相邻的虚拟节点和其邻接链路映射到负载强度较低的邻接物理节点和物理链路上.仿真结果表明,AAG-VNM算法有效地降低了虚拟网络映射的资源开销,提高了物理网络资源利用率和虚拟网络请求接受率.     

基于关键结点和遗传操作的最小代价组播算法

提出了基于关键结点的最小代价组播路由算法,算法利用整数规划的思想在网络中找出k个代价最小的结点;通过特定策略将这k个结点构成一棵树,然后采用遗传操作将不在树上的成员结点加入到树上,最后剪去非成员的叶结点形成最小代价组播树.该算法可靠性高,能够有效满足实时应用的需求.