網(wǎng)絡虛擬化技術可以將底層的物理資源抽象為多個虛擬網(wǎng)絡,實現(xiàn)多租戶對物理資源的共享。不同的租戶對虛擬化的網(wǎng)絡提出個性化需求,包括節(jié)點需求和鏈路需求等,因此產(chǎn)生了虛擬網(wǎng)絡請求。基于對底層物理網(wǎng)絡的虛擬化,可以實現(xiàn)將虛擬網(wǎng)絡請求映射到物理網(wǎng)絡中,這就是虛擬網(wǎng)絡映射技術。目前虛擬網(wǎng)絡映射技術多采用啟發(fā)式算法,手工定制一系列的規(guī)則和假設,實驗結(jié)果也不能令人信服。本文提出兩種基于強化學習的虛擬網(wǎng)絡映射的算法:基于譜理論的強化學習虛擬網(wǎng)絡映射算法(A Reinforcement Learning Based on Spectral Method for Virtual Network Embedding,SR-VNE)和基于矩陣攝動的強化學習虛擬網(wǎng)絡映射算法(A Reinforcement Learning Based on Matrix Perturbation for Virtual Network Embedding,PR-VNE)。本文的創(chuàng)新點可以歸納為以下三點:(1)傳統(tǒng)的物理網(wǎng)絡的節(jié)點信息使用屬性矩陣表示,鏈路信息使用鄰接矩陣表示,但是這兩種表示方式不完整并且包含噪音。SR-VNE算法采用物理網(wǎng)絡使用譜分析的方式,將屬性矩陣和鄰接矩陣協(xié)同考慮,得到一個能代表物理網(wǎng)絡的健壯的共識矩陣。(2)每個虛擬網(wǎng)絡請求映射完成以后,物理網(wǎng)絡都會發(fā)生變化,因此該物理網(wǎng)絡特征是高頻動態(tài)變化的。PR-VNE算法采用矩陣攝動理論捕捉連續(xù)時間節(jié)點物理網(wǎng)絡的變化,完成一種高效的物理網(wǎng)絡的特征表示的更新方法。(3)SR-VNE算法和PR-VNE算法使用強化學習的方式對虛擬網(wǎng)絡映射模型進行訓練,強化學習代理能有效發(fā)現(xiàn)物理網(wǎng)絡表示和虛擬網(wǎng)絡請求之間的關系,從而完成高效的虛擬網(wǎng)絡映射算法。根據(jù)我們現(xiàn)有的知識,我們SR-VNE算法和PR-VNE算法是第一個將譜分析,矩陣攝動的理論應用到虛擬網(wǎng)絡映射中的算法,是能高效地將強化學習應用到虛擬網(wǎng)絡映射中的算法。為了驗證SR-VNE算法和PR-VNE算法的效果,我們將SR-VNE算法和PR-VNE算法算法與其他三種常用虛擬網(wǎng)絡映射算法進行比較,得到結(jié)果表明,本文提出的兩種算法相比其他三種常用虛擬網(wǎng)絡映射算法能在長期平均收益、長期收益消耗比和接受率三個評價指標中得到更優(yōu)的結(jié)果。
【學位單位】：北京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：TP393.01;TP181
【部分圖文】：

１．２國內(nèi)外研究現(xiàn)狀??國內(nèi)外研究學者對虛擬網(wǎng)絡映射過程中使用的模型和優(yōu)化算法提出多種思??路。圖１－２表示了虛擬網(wǎng)絡映射算法的分類方式，根據(jù)模型應用于映射階段的不??同，分為兩階段映射算法，一階段映射算法。而按照兩階段映射算法中選擇節(jié)點??的方式不同，又將兩階段映射分為排序映射算法和機器學習映射算法。??一階段映射算法是在虛擬網(wǎng)絡映射過程將節(jié)點映射和鏈路映射作為一個整??體解決，即在節(jié)點映射的過程中也會考慮鏈路映射的代價。兩階段映射算法將虛??２??

Ｓｕｂｓｔｒａｔｅ?ｌｉｎｋ?＾?’??圖１－１網(wǎng)絡虛擬化技術［１（）］??１．１．２選題意義??虛擬網(wǎng)絡請求包含約束條件，如節(jié)點屬性和鏈路屬性的約束，請求準入約束、??動態(tài)變化的請求約束等。如果同時考慮多個約束條件會使虛擬網(wǎng)絡映射問題求解??很困難，此時的優(yōu)化過程都是ＮＰ－ｈａｒｄ［ｕＬｍ的問題。即便是只考慮節(jié)點和鏈路的??約束，求解過程也是ＮＰ－ｈａｒｄ的。所以虛擬網(wǎng)絡映射問題一般都會啟發(fā)式地添加??假設或者簡化約束條件，以此來縮小解空間，從而在可接受的復雜度內(nèi)獲得最優(yōu)??解。??但是這種啟發(fā)式的手工制定一系列的規(guī)則和假設，將注意力放在模型的選型??和約束規(guī)則的簡化，而忽視了物理網(wǎng)絡表征和訓練方式的重要性。本文認為虛擬??網(wǎng)絡映射現(xiàn)階段的任務，一方面需要充分挖掘底層物理網(wǎng)絡節(jié)點信息和屬性信息，??增強物理表征能力；另一方面需要重視訓練方式

Ｗ’ｃｉＡ＾Ｚ＇ｃｆ。仍然以圖２－１舉例，我們定義Ｍ，的映射方式為ｒｊｐｒ２兩個節(jié)??點被映射到Ｓ！和Ｓ２兩個節(jié)點上，ｎ和ｒ２之間的鏈路請求就被映射到Ｓｉ和８２之??間的物理鏈路上；我們定義＃２的映射方式為ｒｉ和ｒ２兩個節(jié)點被映射到Ｓ！和Ｓ３??兩個節(jié)點上，那么ｎ和ｒ２之間的鏈路請求就被映射到ＳＡ２之間和Ｓ２Ｓ３之間的兩??個物理鏈路上。顯然Ｍ２＆Ｍ，比多消耗了?Ｓ２Ｓ３之間的鏈路資源，以更多的網(wǎng)絡??資源的消耗完成了本次虛擬網(wǎng)絡映射任務。??當圖２－１?（ａ）的請求在時間／到達圖２－１?（ｃ）的物理網(wǎng)絡后，占用物理網(wǎng)絡??的資源時長記為Ｇ，在整個占用時長Ｇ時間內(nèi)，分配給該請求的物理資源不能被??其他虛擬網(wǎng)絡請求占用。因此虛擬網(wǎng)絡映射算法，即如何做出合理分配虛擬網(wǎng)絡??請求的決策，將對物理資源的利用率產(chǎn)生重要影響。??２．２特征表７Ｆ??現(xiàn)實生活中很多問題都可以抽象為網(wǎng)絡問題
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本文編號：2875499