發(fā)布時間：2018-04-22 15:35

  本文選題：虛擬網(wǎng)絡(luò)映射 + 多目標(biāo)優(yōu)化算法��； 參考：《計算機(jī)應(yīng)用》2017年03期

【摘要】：在虛擬網(wǎng)絡(luò)映射中,多數(shù)研究只考慮一個映射目標(biāo),不能體現(xiàn)多方的利益。為此,將多目標(biāo)算法和粒子群算法結(jié)合,提出了一種基于多目標(biāo)粒子群優(yōu)化(PSO)的虛擬網(wǎng)絡(luò)映射算法(VNE-MOPSO)。首先,在基本的粒子群算法中引入交叉算子,擴(kuò)大了種群優(yōu)化的搜索空間;其次,在多目標(biāo)優(yōu)化算法中引入非支配排序、擁擠距離排序,從而加快種群的收斂;最后,以同時最小化成本和節(jié)點負(fù)載均衡度為虛擬網(wǎng)絡(luò)映射目標(biāo)函數(shù),采用多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法求解虛擬網(wǎng)絡(luò)映射問題(VNMP)。實驗結(jié)果表明,采用該算法求解虛擬網(wǎng)絡(luò)映射問題,在網(wǎng)絡(luò)請求接受率、平均成本、平均節(jié)點負(fù)載均衡度、基礎(chǔ)設(shè)施提供商的收益等方面具有優(yōu)勢。
[Abstract]:In virtual network mapping, most of the studies only consider one mapping goal, and can not reflect the interests of multiple parties. Therefore, a virtual network mapping algorithm based on multi-objective particle swarm optimization (PSO) is proposed by combining multi-objective algorithm with particle swarm optimization (PSO). First, the crossover operator is introduced into the basic particle swarm optimization algorithm, which expands the search space of population optimization. Secondly, in the multi-objective optimization algorithm, the undominated ordering and congestion distance ordering are introduced to speed up the convergence of the population. Taking the cost minimization and node load balance as the objective function of virtual network mapping, the multi-objective particle swarm optimization algorithm is used to solve the virtual network mapping problem. The experimental results show that the proposed algorithm has advantages in network request acceptance rate, average cost, average node load balance and infrastructure provider's income.
【作者單位】： 山東師范大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;山東省分布式計算機(jī)軟件新技術(shù)重點實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61373149)~~
【分類號】：TP18;TP393.01

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本文編號：1787835