【摘要】：網(wǎng)絡(luò)虛擬化使得多個虛擬網(wǎng)絡(luò)共享底層物理網(wǎng)絡(luò)成為可能,而傳統(tǒng)的啟發(fā)式映射算法遵循人工制定的靜態(tài)規(guī)則,無法自動優(yōu)化,因此無法實現(xiàn)最優(yōu)的節(jié)點排序與映射結(jié)果。為解決此問題,本文將數(shù)據(jù)驅(qū)動的思想引入虛擬網(wǎng)絡(luò)映射過程中,設(shè)計并實現(xiàn)了兩種數(shù)據(jù)驅(qū)動的虛擬網(wǎng)絡(luò)映射算法,這兩種算法從歷史映射數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到關(guān)于映射方法和底層網(wǎng)絡(luò)的知識,自動優(yōu)化算法參數(shù),并用于后續(xù)虛擬網(wǎng)絡(luò)映射的底層節(jié)點排序。本文提出的第一種算法對底層物理網(wǎng)絡(luò)各節(jié)點進(jìn)行特征抽取,針對歷史上的虛擬網(wǎng)絡(luò)請求數(shù)據(jù)進(jìn)行粒子群優(yōu)化,確定權(quán)重向量各個維度取值,使用優(yōu)化后的權(quán)重向量對底層網(wǎng)絡(luò)節(jié)點進(jìn)行排序和映射;第二種算法基于強(qiáng)化學(xué)習(xí),首先對底層物理網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征抽取作為策略網(wǎng)絡(luò)輸入,使用策略網(wǎng)絡(luò)計算底層網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的映射概率分布,并在歷史映射數(shù)據(jù)上使用策略梯度方法優(yōu)化映射的收益消耗比,對策略網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行多輪訓(xùn)練。本文對提出的兩種數(shù)據(jù)驅(qū)動的虛擬網(wǎng)絡(luò)映射算法進(jìn)行了仿真實驗,并對比了兩種主流的基于節(jié)點排序的虛擬網(wǎng)絡(luò)映射算法。仿真實驗結(jié)果說明本文所提出的數(shù)據(jù)驅(qū)動的虛擬網(wǎng)絡(luò)映射算法具有更好的請求接收率,實現(xiàn)了更高的長期平均收益,和更高的收益消耗比。
【圖文】：

第三章基于粒子群優(yōu)化的數(shù)據(jù)驅(qū)動的虛擬網(wǎng)絡(luò)映射算法期收益成本比隨著訓(xùn)練的進(jìn)行先是快速提升，并在一段時間內(nèi)甚至超越的表現(xiàn)，隨后稍微回落，最終同樣趨向穩(wěn)定。這表明當(dāng)算法參數(shù)更新使訓(xùn)提升時，不一定能給測試集上的表現(xiàn)帶來提升，可能會有負(fù)面作用，但總據(jù)集的表現(xiàn)是正相關(guān)的。實驗證明，對算法的粒子群優(yōu)化過程起到了良好著訓(xùn)練的進(jìn)行，訓(xùn)練的優(yōu)化目標(biāo)在訓(xùn)練集與測試集上都取得了很大的提升果與很多機(jī)器學(xué)習(xí)算法表現(xiàn)出了一定的相似性，即在訓(xùn)練集上擁有比測的表現(xiàn)，說明相對于測試集來說，算法的確針對訓(xùn)練集的數(shù)據(jù)進(jìn)行了很大，而這些優(yōu)化并不只對訓(xùn)練集有效，其中的一部分對于測試集仍然有效，化能力，這就說明數(shù)據(jù)驅(qū)動的虛擬網(wǎng)絡(luò)映射算法是可行且有效的。逡逑０．５８邐？邋Ｉ邐■邐Ｉ邐１邐Ｉ邐１邐Ｉ邐１邐Ｉ邐１邐Ｉ￣逡逑

北京郵電大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文化目標(biāo)時得到的三種算法（ＤＤ－ＲＥＶ，ＤＤ－ＡＣＣ和ＤＤ－ＲＣＲ）在相應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)時間變化的曲線。長期平均收益以及接收率隨著實驗的進(jìn)行逐漸減小趨于由于網(wǎng)絡(luò)資源逐漸被消耗殆盡，在最開始可以隨意接收請求，而在底層網(wǎng)，只能等待已映射的請求結(jié)束后再把資源分配給新的用戶。逡逑從圖中可以觀察到，當(dāng)以某個評價標(biāo)準(zhǔn)為優(yōu)化目標(biāo)進(jìn)行訓(xùn)練時，得到的集上在該評價標(biāo)準(zhǔn)下?lián)碛袠O佳的表現(xiàn)，超越了對比算法。例如以長期平均目標(biāo)對算法進(jìn)行訓(xùn)練后，得到的參數(shù)用于測試集時具有較高的長期平均收以不同的評價標(biāo)準(zhǔn)為目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化的過程中，權(quán)重向量會自動調(diào)整，以在過程中適應(yīng)此目標(biāo)，使其最優(yōu)化。在某些情況下，，可能對特定的評價指標(biāo)追可以適當(dāng)減少對其它評價指標(biāo)的要求，例如當(dāng)基礎(chǔ)設(shè)施運營商要求更多，而可以適當(dāng)放棄對客戶的接收率指標(biāo)時，可能會要求較高的長期平均收以以長期平均收益作為優(yōu)化口標(biāo)進(jìn)行訓(xùn)練，把得到的算法用于實際部署。地證明了本文所提出的算法具有極強(qiáng)的適應(yīng)性和針對性。逡逑
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TP393.01

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本文編號：2594043