隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展以及硬件設(shè)備的更新?lián)Q代,用戶的網(wǎng)絡(luò)需求也日益增加,運(yùn)營商目前主要依靠架設(shè)大量中間件(Middle box)設(shè)備來實(shí)現(xiàn)用戶的網(wǎng)絡(luò)請求,為用戶提供服務(wù)。但是由于中間件設(shè)備功能單一,再加之其受地理位置約束較大,這種模式越來越難以滿足用戶需求。網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化(Network Function Virtualization,NFV)技術(shù)的出現(xiàn)為運(yùn)營商解決上述問題提供了新的辦法,這種技術(shù)將原本由專有設(shè)備實(shí)現(xiàn)的功能利用軟件來實(shí)現(xiàn),將一條網(wǎng)絡(luò)請求變成若干虛擬網(wǎng)絡(luò)功能的有序排列,只需將其部署在標(biāo)準(zhǔn)的x86設(shè)備上,擺脫了傳統(tǒng)中間件設(shè)備位置約束的影響,同時(shí)也省去了相關(guān)設(shè)備成本和維修成本,同時(shí)相比現(xiàn)有系統(tǒng),性能也有了巨大的提升。人工智能(Artificial Intelligence,AI)技術(shù)正逐步影響著我們生活的各個方面,同時(shí)其也在促進(jìn)著各行各業(yè)的發(fā)展,以前無法通過計(jì)算解決的問題,也開始通過人工智能的方法進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Networks,ANN)作為一種典型的人工智能方法,通過模仿生物神經(jīng)系統(tǒng)的工作原理,構(gòu)建了一整套非線性信號處理系統(tǒng),用于解決一些大規(guī)模復(fù)雜問題。該系統(tǒng)不僅在時(shí)間成本上有巨大的優(yōu)化,而且還具有良好的并行處理能力。圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Graph Neural Network,GNN)是一種特別適合處理圖問題的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),自提出之日起,已經(jīng)被應(yīng)用到各種圖相關(guān)問題中。圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理以節(jié)點(diǎn)為單位,通過節(jié)點(diǎn)的屬性和狀態(tài)綜合分析,產(chǎn)生目標(biāo)輸出。本文的主要內(nèi)容如下:(1)在NFV問題中,目前比較多的是采用啟發(fā)式算法,針對不同指標(biāo)采取不同策略對服務(wù)功能鏈進(jìn)行部署。但是,啟發(fā)式算法容易陷入局部最優(yōu)的困局中,其算法性能也不能達(dá)到特別優(yōu)秀的程度,最重要的是其運(yùn)算時(shí)間也相對較長,在處理大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋾r(shí)這些缺點(diǎn)會被進(jìn)一步的放大。因此本文利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,根據(jù)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲械男畔ο到y(tǒng)進(jìn)行訓(xùn)練,使其可以自主部署服務(wù)功能鏈。(2)針對服務(wù)功能鏈部署問題中的節(jié)點(diǎn)資源和帶寬資源浪費(fèi)問題,同樣利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法,提出一種整合拆分算法,通過對節(jié)點(diǎn)的拆分和服務(wù)功能鏈的整合,提高對節(jié)點(diǎn)資源和帶寬資源的利用率。
【學(xué)位單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TP393.09;TP18
【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究工作的背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文主要工作
    1.4 本文的組織結(jié)構(gòu)
第二章 相關(guān)背景知識
    2.1 NFV相關(guān)內(nèi)容
        2.1.1 NFV系統(tǒng)框架
        2.1.2 NFV商業(yè)模型
        2.1.3 NFV工作流程
    2.2 人工智能相關(guān)內(nèi)容
        2.2.1 人工智能算法
        2.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
        2.2.3 圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
    2.3 可行性分析
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自匹配SFC部署算法的研究
    3.1 SFC部署問題研究
    3.2 圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型研究
    3.3 GNN仿真平臺
    3.4 貪心算法研究
        3.4.1 算法概述
        3.4.2 算法優(yōu)缺點(diǎn)
    3.5 禁忌搜索算法研究
        3.5.1 算法概述
        3.5.2 算法優(yōu)缺點(diǎn)
    3.6 基于GNN的自匹配部署算法研究
        3.6.1 近似同構(gòu)概念
        3.6.2 算法基本思想
        3.6.3 訓(xùn)練過程分析
        3.6.4 部署過程分析
        3.6.5 篩選模塊分析
    3.7 仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
        3.7.1 美國拓?fù)湎聦?shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
        3.7.2 大規(guī)模拓?fù)湎聦?shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
        3.7.3 不同SFC鏈路長度下自匹配算法性能分析
        3.7.4 自匹配算法進(jìn)化性分析
    3.8 本章小結(jié)
第四章 SFC整合拆分部署算法的研究
    4.1 節(jié)點(diǎn)資源浪費(fèi)問題
        4.1.1 邊緣節(jié)點(diǎn)資源浪費(fèi)問題
        4.1.2 重復(fù)節(jié)點(diǎn)資源浪費(fèi)問題
    4.2 鏈路帶寬資源浪費(fèi)問題
    4.3 SFC整合拆分部署算法研究
        4.3.1 SFC整合概念
        4.3.2 節(jié)點(diǎn)拆分概念
        4.3.3 裁剪概念
        4.3.4 變量及約束條件定義
        4.3.5 算法概述
    4.4 仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
        4.4.1 節(jié)點(diǎn)計(jì)算資源實(shí)驗(yàn)及分析
        4.4.2 鏈路帶寬資源實(shí)驗(yàn)及分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 論文總結(jié)
    5.2 未來展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士期間參與的項(xiàng)目和所獲獎勵

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：2857605