【摘要】：近年來,網絡業(yè)務帶寬需求的快速增長對網絡資源的有效利用帶來了挑戰(zhàn)。SDN網絡作為一種新興的網絡架構,其網絡可編程性和集中控制的特點為網絡資源適配提供了重要手段。同時,隨著SDN網絡的廣泛部署,出現了 IP和SDN網絡共存形成的混合網絡。本文針對SDN網絡和SDN/IP混合網絡兩種不同場景,分別研究了相關網絡資源適配技術。論文主要工作如下:1.為了探究解決網絡資源適配問題的有效方法,本文研究了遺傳算法、貪婪算法等啟發(fā)式算法和強化學習算法在網絡資源適配中的應用。本文在啟發(fā)式算法研究中,仿真分析了遺傳算法、貪婪算法在SDN網絡中的資源適配能力;在強化學習研究中,本文基于強化學習DDPG算法,通過模型構建和訓練,仿真分析了訓練過程中的獎勵函數、損失函數和動作矩陣輸出。仿真結果表明,在SDN網絡資源適配問題上,啟發(fā)式算法較強化學習算法有效。2.研究SDN網絡資源適配問題,對問題進行了數學建模,將其抽象為一個混合整數線性規(guī)劃的NP-hard問題,并采用啟發(fā)式算法來獲取近似最優(yōu)解;為了實現網絡資源適配,本文將鏈路權重優(yōu)化與貪婪路徑選擇算法相結合,提出了一種網絡最大鏈路利用率最小化的資源適配算法LWG-LB;由于該算法運行時間較長,對該算法的流程進行了改進,提出了一種基于混合遺傳算法的資源適配算法MHGA-LB,該算法通過使用貪婪路徑選擇算法生成初始種群,以較小的最大鏈路利用率上升減少了算法運行時間;同時,本文搭建了 OMNeT仿真系統(tǒng),從網絡最大鏈路利用率、傳輸路徑跳數增量、網絡丟包數和計算時間等方面對算法進行了分析。仿真結果表明,兩種算法分別從最小化最大鏈路利用率和減少算法運行時間上進行優(yōu)化,實現了 SDN網絡資源適配。3.研究SDN/IP混合網絡資源適配問題,首先對混合網絡路由機制進行了分析,并實現了一種基于BGP協(xié)議的混合網絡路由系統(tǒng)。在此基礎上,對混合網絡資源適配問題進行了數學建模,結合混合網絡中IP節(jié)點的最短路徑約束提出了可傳輸路徑的概念和可傳輸路徑的生成算法,用于生成混合網絡下各數據流的候選路徑集合,并將其應用到LWG-LB和MHGA-LB算法中,分別得到了混合網絡下的LWG-LB和MHGA-LB算法;仿真結果表明,兩種算法在不同SDN節(jié)點數量下,分別從最小化最大鏈路利用率和減少運行時間上優(yōu)化,實現了 SDN/IP混合網絡資源適配。
【圖文】：

SDN架構

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【學位授予單位】：北京交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TP393.09;TP18

【參考文獻】

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1 張朝昆;崔勇;唐，

本文編號：2595636