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基于圖熵的虛擬網(wǎng)絡嵌入算法性能綜合評價

發(fā)布時間:2020-12-02 15:03
  在萬物互聯(lián)的時代,隨著網(wǎng)絡接入量的暴增,使得傳統(tǒng)的網(wǎng)絡服務在移動性、安全性、可靠性和利用效率等方面存在欠缺。網(wǎng)絡虛擬化技術是為了有效解決上述問題而衍生的共享網(wǎng)絡資源的一種機制,它允許多個異源的虛擬網(wǎng)絡共存在相同的底層網(wǎng)絡上。為了高效配置物理網(wǎng)絡資源,研究學者們提出一系列虛擬網(wǎng)絡嵌入(VNE,Vitual Network Embedding)算法。隨著VNE算法大量的涌現(xiàn),對VNE算法性能的綜合評價問題也隨之而來。對VNE算法性能的綜合評價存在三個難點:首先便是如何確定評價指標體系;接下來是如何分析評價指標間的關系;最后是如何構造評價指標信息函數(shù)。分析VNE算法的研究動態(tài),研究學者們大都把研究工作的重心放在VNE算法性能優(yōu)化的方向上,只是在研究工作的最后對該算法優(yōu)化的點與其他算法進行比較。通過閱讀大量的參考文獻,本文提出從VNE成本、VNE收益、VNE節(jié)點壓力、VNE嵌入鏈路壓力等十個方面確立VNE算法評價指標體系,從這十個方面能夠綜合評價分析一個VNE算法對虛擬網(wǎng)絡嵌入工作的研究貢獻。針對評價指標間的關系確立的問題,由于指標間的關系是相互的,所以指標間的關系矩陣應該是對稱矩陣。本文提出... 

【文章來源】:云南財經(jīng)大學云南省

【文章頁數(shù)】:68 頁

【學位級別】:碩士

【部分圖文】:

基于圖熵的虛擬網(wǎng)絡嵌入算法性能綜合評價


綜合評價事件邏輯框圖

框架圖,框架圖


為了研究虛擬網(wǎng)絡嵌入,由 Yu 等人設計實現(xiàn)虛擬網(wǎng)絡仿真工Alevin、Vineyard 和 VNE Simulation。其中 Alevin 是一個用 Java 編寫由于 Java 語言的特性,使得 Alevin 易于拓展開發(fā)以及集成融合已有法,能夠完全模塊化的添加新的參數(shù)到 VNE 模型,可以用來測試各法指標參數(shù)及性能[23]。Alevin 提供了一種可能,能夠說明 SN 中的資任意數(shù)量的 VN 中的需求以及對 VNE 算法計算的資源需求的映射。A可以創(chuàng)建新的 VNE 環(huán)境,也可以使用基于 XML 形式導入或導出已經(jīng)擬網(wǎng)絡環(huán)境。而且能夠實現(xiàn)將節(jié)點映射和鏈路映射兩個過程分開進行大多數(shù)VNE算法的嵌入思想。現(xiàn)在已經(jīng)用代碼實現(xiàn)的一系列VNE算法中得到了證實,其中已經(jīng)實施了一組評價指標度量用以比較 VNE 算法Alevin 的圖形用戶界面 (GUI) 和多層可視化組件是基于 Mulavito 算法選項欄里面選擇所要驗證算法。如圖 3.1 所示,使用 Alevin 中附網(wǎng)絡拓撲實例來驗證該平臺所集成的算法是否能夠正常工作。

變化曲線,信息熵,算法,變化曲線


圖 4.1 VNE 算法信息熵變化曲線從圖上曲線的變化趨勢比較來看,當α取值為在[50,100]之間時,NR 的信息熵變化波動比較大,而當 取值到 100 之后漸漸趨于水平穩(wěn)定。所以取并求解各 VNE 算法對應指標的信息熵(如表 4.5 所示)。表 4.5 VNE 算法評價指標信息熵算法名稱評價指標AR CM NR BFSCruntimes 0 0.00002 0 0.0116acceptance 0.0076 0.0032 0.0698 0.0116linkstresses 0.0015 0.00027 0.0074 0.0005alinkstresses 0 0.00001 0 0.0116nodestresses 0.0076 0.00011 0.0161 0.0002anodestresses 0.0015 0 0.0161 0.1033cost 0.3572 0.2845 0.3541 0.3119The value of a is 50 on the leftThe value of a is 100 on the right

【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于協(xié)方差矩陣重構的陣元失效MIMO雷達DOA估計[J]. 陳金立,卓齊剛,李家強,陳宣.  電訊技術. 2019(01)
[2]面向多租戶的關鍵虛擬機動態(tài)遷移方法研究[J]. 趙碩,季新生,程國振,毛宇星.  網(wǎng)絡與信息安全學報. 2017(08)
[3]一種負載均衡的虛擬光網(wǎng)絡映射算法[J]. 徐展琦,王凱,丁喆,賈文彬,楊帆.  西安電子科技大學學報. 2017(05)
[4]改進蜂群算法在平面度誤差評定中的應用[J]. 羅鈞,王強,付麗.  光學精密工程. 2012(02)
[5]運用離差最大化方法進行多指標決策與排序[J]. 王應明.  系統(tǒng)工程與電子技術. 1998(07)

博士論文
[1]協(xié)方差矩陣的幾何型收縮估計及其應用[D]. 肖敏.浙江工商大學 2018
[2]高效用低電能開銷的虛擬網(wǎng)絡映射算法研究[D]. 張忠寶.北京郵電大學 2013

碩士論文
[1]基于圖熵的虛擬網(wǎng)絡嵌入模型與算法研究[D]. 張晶晶.云南財經(jīng)大學 2016
[2]考慮環(huán)境約束的火電機組運行綜合指標評價研究[D]. 陳波.華北電力大學 2014
[3]基于雙重優(yōu)勢自主式綜合評價方法的企業(yè)能力評價[D]. 董飛飛.東北大學 2010



本文編號:2895497

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