面向软件定义网络的服务功能链优化部署算法研究

针对网络功能虚拟化(NFV)环境下,现有服务功能链部署方法无法在优化映射代价的同时保证服务路径时延的问题,该文提出一种基于IQGA-Viterbi学习算法的服务功能链优化部署方法。在隐马尔可夫模型参数训练过程中,针对传统Baum-Welch算法训练网络参数容易陷入局部最优的缺陷,改进量子遗传算法对模型参数进行训练优化,在每一迭代周期内通过等比例复制适应度最佳种群的方式,保持可行解多样性和扩大空间搜索范围,进一步提高模型参数的精确度。在隐马尔科夫链求解过程中,针对隐含序列无法直接观测这一难点,利用Viterbi算法能精确求解隐含序列的优势,解决有向图网络中服务路径的优化选择问题。仿真实验结果表明,与其它部署算法相比,所提IQGA-Viterbi学习算法能有效降低网络时延和映射代价的同时,提高了网络服务的请求接受率。     

一种星地融合网络动态服务迁移重构方法

星地融合网络架构下,用户业务需求和网络拓扑的动态性都会导致原有应用场景下的资源配置与服务部署不再完全适用,如何高效获取最优服务迁移策略是提供连续且高质量业务保障和服务支持的关键.针对业务需求调整和网络拓扑变化引发的服务迁移重构问题,提出了一种模糊逻辑与量子遗传算法相结合的动态服务迁移重构策略优化算法——FQGA-SR....