【摘要】：近20年來,計(jì)算機(jī)通信和信息技術(shù)獲得了快速的發(fā)展,而移動互聯(lián)網(wǎng)和4G時代的到來,更是讓人們對數(shù)據(jù)內(nèi)容的需求呈爆炸式增長,傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)通信架構(gòu)逐漸不能滿足大數(shù)據(jù)時代海量高速的信息傳輸需求。為了適應(yīng)這一轉(zhuǎn)變,基于集中控制的軟件定義網(wǎng)絡(luò)和高可靠、低時延的內(nèi)容中心網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)被提出。由于路由技術(shù)和緩存技術(shù)是影響網(wǎng)絡(luò)中信息傳輸性能的關(guān)鍵技術(shù),所以設(shè)計(jì)出合適的路由算法及高效緩存機(jī)制并與這兩種革新式的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)有機(jī)結(jié)合是本課題的研究重點(diǎn)。在傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)中,由于無法知道網(wǎng)絡(luò)全局拓?fù)?路由算法無法考慮鏈路的實(shí)時狀態(tài),導(dǎo)致鏈路利用率較低。而在軟件定義網(wǎng)絡(luò)中,路由計(jì)算不僅可以獲得全局性視圖,還能從轉(zhuǎn)發(fā)設(shè)備中分離出來,由控制器獨(dú)立完成。因此本文針對軟件定義網(wǎng)絡(luò)中的路由機(jī)制進(jìn)行研究,提出一種遺傳蟻群融合感知路由算法。該算法首先通過遺傳算法進(jìn)行全局搜索,產(chǎn)生優(yōu)選方案,然后蟻群算法再充分利用這種正反饋信息,縮小搜索次數(shù),快速、精確地找到最優(yōu)路徑。即使設(shè)計(jì)出基于軟件定義網(wǎng)絡(luò)的高效路由算法,也只能保證每次的報文轉(zhuǎn)發(fā)路徑是最佳的。如果沒有高效的緩存策略,網(wǎng)絡(luò)中會出現(xiàn)許多相同內(nèi)容請求的冗余傳輸,消耗掉大部分的系統(tǒng)資源,影響整體網(wǎng)絡(luò)性能。因此,本文引入內(nèi)容中心網(wǎng)絡(luò)的思想,提出一種基于節(jié)點(diǎn)介數(shù)和跳數(shù)的高效緩存策略。該策略在比較節(jié)點(diǎn)重要程度的同時強(qiáng)調(diào)緩存分布的公平性,有效減少重復(fù)數(shù)據(jù)的傳輸,提高傳輸效率,從而對海量數(shù)據(jù)內(nèi)容及大流量視頻信息的處理、存儲和轉(zhuǎn)發(fā)具有一定的理論價值和實(shí)踐指導(dǎo)意義。
【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】：2019
【分類號】：TP393.02;TP18
【圖文】：

在網(wǎng)絡(luò)設(shè)備中，一般認(rèn)為流表是ＯｐｅｎＦｌｏｗ對數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)功能的一種抽象，在逡逑傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)中，路由器和交換機(jī)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)取決于保存在設(shè)備中的ＭＡＣ地址轉(zhuǎn)逡逑發(fā)表或ＩＰ地址路由表。ＯｐｅｎＦＩｏｗ交換機(jī)中使用的流表與之類似，但是網(wǎng)絡(luò)中每逡逑個級別的網(wǎng)絡(luò)配置信息都集成在其條目中，因此，更多的規(guī)則可用于數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)。逡逑在ＯｐｅｎＦＩｏｗ的流表中，流表項(xiàng)是由三個部分構(gòu)成：匹配域，計(jì)數(shù)器和動作。它逡逑們分別用于數(shù)據(jù)包匹配，計(jì)算匹配數(shù)據(jù)包數(shù)量，以及如何處理匹配數(shù)據(jù)包。逡逑匹配域用來匹配交換機(jī)接收的數(shù)據(jù)包的報頭內(nèi)容，它包括了邋１２個元組。匹逡逑配的元組覆蓋了國際標(biāo)準(zhǔn)化組織（ＩＳＯ）中的數(shù)據(jù)鏈路層、網(wǎng)絡(luò)層和傳輸層的網(wǎng)逡逑絡(luò)配置信息。逡逑計(jì)數(shù)器可以用來維護(hù)交換機(jī)中的各個流表、設(shè)備端口、數(shù)據(jù)流和轉(zhuǎn)發(fā)隊(duì)列，逡逑并且可以用于收集有關(guān)數(shù)據(jù)流量的統(tǒng)計(jì)信息。逡逑動作用來指導(dǎo)交換機(jī)如何針對收到的匹配數(shù)據(jù)進(jìn)行后續(xù)操作。在傳統(tǒng)交換機(jī)逡逑中，轉(zhuǎn)發(fā)表只需要指出數(shù)據(jù)包的轉(zhuǎn)發(fā)端口，但由于ＳＤＮ中的控制能力被轉(zhuǎn)移到逡逑控制平面中，所以交換機(jī)不但需要轉(zhuǎn)發(fā)匹配數(shù)據(jù)包，還必須要在動作中詳細(xì)說清逡逑楚該數(shù)據(jù)包后續(xù)需要如何進(jìn)行處理。逡逑邐

行、高效以及全局搜索，在搜索過程中，它可以自主地尋找和累積相關(guān)的搜索空逡逑間知識，然后自適應(yīng)地控制全程，最后找到最優(yōu)的解決方案。逡逑遺傳算法的流程圖如圖３－１。逡逑（開始邋）逡逑邐］邋［邐逡逑編碼和初始化逡逑邐￡邐逡逑計(jì)算適應(yīng)度逡逑邐？逡逑邐Ｊ邐逡逑｜邐選擇逡逑邐Ｊ邐逡逑｜邐交叉逡逑邐］邋［邐逡逑｜邐變異邋＿逡逑邐）邋［邐逡逑Ｉ計(jì)算適應(yīng)度逡逑Ｓ邐度達(dá)到期望＾逡逑最大迭代次逡逑是逡逑邐］邋［邐逡逑輸出最優(yōu)解逡逑邐］邋［邐逡逑（結(jié)－束１逡逑圖３－１遺傳算法流程圖逡逑在遺傳算法里，需要進(jìn)行優(yōu)化的問題的解被稱為個體，它可以用一個被稱為逡逑染色體的變量序列來表示。該算法在初始化時隨機(jī)生成一定數(shù)量的個體形成種群，逡逑有時候根據(jù)需要也可以通過干預(yù)這個隨機(jī)產(chǎn)生過程來提高初始種群的質(zhì)量。在每逡逑一代中，首先需要通過適應(yīng)度函數(shù)對每一個個體進(jìn)行評價，以得到適應(yīng)度數(shù)值，逡逑而適應(yīng)度數(shù)值的大小則可以用來區(qū)分不同個體的優(yōu)劣，一般來說，適應(yīng)度值越大，逡逑解的質(zhì)量越好［２４］。然后根據(jù)適應(yīng)度在種群中進(jìn)行選擇，這種選擇不應(yīng)完全以適應(yīng)逡逑度高低作為唯一導(dǎo)向，否則可能會出現(xiàn)早熟現(xiàn)象，導(dǎo)致算法快速收斂到局部最優(yōu)逡逑解。之后，根據(jù)算法所設(shè)定的交叉率，從被選擇的個體中隨機(jī)選擇兩個個體進(jìn)行逡逑交配

到達(dá)過的城市，直到所有螞蟻去過全部的城市；緊接著計(jì)算各螞蟻的路徑長度，逡逑記錄本次迭代最優(yōu)解，同時對路徑上的信息素進(jìn)行更新；最后循環(huán)以上過程直到逡逑達(dá)到最大迭代次數(shù)，然后輸出結(jié)果［２７］。其流程圖如圖３－２所示。逡逑（開始）邐（結(jié)束）逡逑ｉ邋ｋ逡逑邐］邋［邐逡逑輸出最優(yōu)解逡逑▲逡逑＜邐逡逑邐Ｉ邋［邐逡逑是逡逑螞蟻位置初始化逡逑否邐到最逡逑邐「一１ｉ邐代次數(shù)？／＾逡逑計(jì)算狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率邐／逡逑｜選擇下一個城市邐丫逡逑邐＾邋ｒ邐邐逡逑修改禁忌表邐更新信息度濃度逡逑ｉ邋＾逡逑＾邐－＾邐Ｊ計(jì)算路徑長度逡逑＾迭代？邋ｙ邐１記錄本次最優(yōu)解逡逑圖３－２蟻群算法的流程圖逡逑以ＴＳＰ為例，利用基本蟻群算法求解最短路徑的過程包括如下幾步：逡逑（１）

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