本文關(guān)鍵詞： G 虛擬網(wǎng)絡(luò)功能 服務(wù)功能鏈部署 Q-learning　出處：《通信學(xué)報(bào)》2017年08期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對(duì)虛擬化演進(jìn)分組核心網(wǎng)(v EPC)環(huán)境下,現(xiàn)有虛擬網(wǎng)絡(luò)功能(VNF)部署方法無(wú)法在優(yōu)化時(shí)延的同時(shí)保證服務(wù)鏈部署收益的問(wèn)題,提出一種改進(jìn)的基于Q-learning算法的v EPC虛擬網(wǎng)絡(luò)功能部署方法。在傳統(tǒng)0-1規(guī)劃模型的基礎(chǔ)上,采用馬爾可夫決策過(guò)程建立了v EPC服務(wù)鏈部署的空間—時(shí)間優(yōu)化模型,并設(shè)計(jì)了改進(jìn)的Q-learning算法求解。該方法同時(shí)考慮了空間維度下的EPC服務(wù)鏈虛擬映射和時(shí)間維度下的VNF生命周期管理,實(shí)現(xiàn)了VNF部署的收益—時(shí)延多目標(biāo)優(yōu)化。仿真結(jié)果表明,與其他VNF部署方法相比,該方法在降低網(wǎng)絡(luò)時(shí)延的同時(shí)提高了VNF部署的收益和請(qǐng)求接受率。
[Abstract]:Under the environment of virtualization evolution packet core network (VEPC), the existing methods of virtual network function deployment can not guarantee the benefit of service chain deployment while optimizing delay. In this paper, an improved method for deploying the functions of v EPC virtual network based on Q-learning algorithm is proposed. Based on the traditional 0-1 programming model, the space-time optimization model of v EPC service chain deployment is established by using Markov decision process. An improved Q-learning algorithm is designed, which considers the virtual mapping of EPC service chain in spatial dimension and VNF lifecycle management in time dimension, and realizes the multi-objective optimization of pay-delay in VNF deployment. Compared with other VNF deployment methods, this method not only reduces the network delay, but also improves the VNF deployment revenue and request acceptance rate.
【作者單位】： 國(guó)家數(shù)字交換系統(tǒng)工程技術(shù)研究中心;移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)安全技術(shù)國(guó)家工程實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(“863”計(jì)劃)基金資助項(xiàng)目(No.2015AA01A706) 國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(No.61521003) 科技部支撐計(jì)劃基金資助項(xiàng)目(No.2014BAH30B01)~~
【分類號(hào)】：TP393.0

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本文編號(hào)：1502721