本文關(guān)鍵詞：利用機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)快速網(wǎng)絡(luò)資源分配的研究

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【摘要】：軟件定義網(wǎng)絡(luò)是一種新型的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),其將網(wǎng)絡(luò)設(shè)備控制面與數(shù)據(jù)面分離開(kāi)來(lái)。一個(gè)邏輯上集中的控制器負(fù)責(zé)所有的決策控制,而數(shù)據(jù)面的交換設(shè)備只負(fù)責(zé)網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)封包的轉(zhuǎn)發(fā)。這個(gè)架構(gòu)使得網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流更加的靈活可控。而面對(duì)日益增長(zhǎng)的網(wǎng)絡(luò)流量壓力和不斷升級(jí)的應(yīng)用需求,如何在此集中控制的架構(gòu)下,為用戶提供高質(zhì)量服務(wù)的同時(shí),實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)資源的合理分配,從而全面提升網(wǎng)絡(luò)性能便成為了一個(gè)重要的研究議題。而通過(guò)對(duì)這個(gè)復(fù)雜的流量工程問(wèn)題進(jìn)行數(shù)學(xué)建模可以證實(shí),其為一個(gè)NP完全問(wèn)題。雖然目前,研究人員已經(jīng)在網(wǎng)絡(luò)資源分配,特別是動(dòng)態(tài)路由決策方面提出了很多較為先進(jìn)的啟發(fā)式算法。但是在解決這個(gè)NP完全問(wèn)題時(shí),這些算法均會(huì)帶來(lái)較高的計(jì)算時(shí)間花銷,無(wú)法在真實(shí)網(wǎng)絡(luò)所要求的時(shí)間內(nèi)完成動(dòng)態(tài)路由的選擇。本論文提出了一種的解決方案,力求實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的動(dòng)態(tài)路由決策。在一個(gè)可靠的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中,我們用多個(gè)監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)模型在控制器端構(gòu)建了一個(gè)路由決策元層。為了能夠使經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)模型,具備啟發(fā)式算法根據(jù)當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)計(jì)算優(yōu)化路由的能力,本文將啟發(fā)式算法的輸入和輸出分別作為訓(xùn)練樣本的特征和標(biāo)簽對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練。在所有模型訓(xùn)練完成之后,該路由決策元層便可以完全取代耗時(shí)的啟發(fā)式算法。即當(dāng)控制器收到有新的連接請(qǐng)求,其便可以根據(jù)采集到的實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)數(shù)據(jù),獨(dú)立計(jì)算得出與啟發(fā)式算法近似的優(yōu)化路徑,而這一個(gè)預(yù)測(cè)過(guò)程則是非常迅速,完全滿足真實(shí)網(wǎng)絡(luò)部署的需要。同時(shí),為了能夠更加有效地抽取有用的網(wǎng)絡(luò)特征,并使機(jī)器學(xué)習(xí)模型充分考慮該約束滿足問(wèn)題中約束條件和優(yōu)化目標(biāo)的影響,我們利用了深度學(xué)習(xí)的思想,并且基于分類受限玻爾茲曼機(jī),提出了高斯-二進(jìn)制條件分類受限玻爾茲曼機(jī)模型作為路由決策單元,并給出了該模型的具體訓(xùn)練算法。之后通過(guò)詳盡的數(shù)學(xué)論證與仿真實(shí)驗(yàn),本文分別從理論和實(shí)踐的角度證實(shí)了條件分類受限玻爾茲曼機(jī)可以成功地應(yīng)用于該動(dòng)態(tài)路由決策框架中。而通過(guò)該深度學(xué)習(xí)模型的準(zhǔn)確預(yù)測(cè),本架構(gòu)最終實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)資源的快速分配。
【關(guān)鍵詞】：軟件定義網(wǎng)絡(luò) 網(wǎng)絡(luò)資源快速分配 動(dòng)態(tài)路由決策 深度學(xué)習(xí) 受限玻爾茲曼機(jī)
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP181;TP393.07
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-12
• 縮略詞表12-13
• 第一章 緒論13-22
• 1.1 引言13-14
• 1.2 課題研究的動(dòng)機(jī)與意義14-16
• 1.3 國(guó)內(nèi)外研究歷史與現(xiàn)狀16-19
• 1.4 本文的主要貢獻(xiàn)與創(chuàng)新19-20
• 1.5 本論文的結(jié)構(gòu)安排20-22
• 第二章 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的路由決策架構(gòu)設(shè)計(jì)22-39
• 2.1 軟件定義網(wǎng)絡(luò)22-25
• 2.1.1 架構(gòu)描述22-24
• 2.1.2 OpenFlow流的轉(zhuǎn)發(fā)24-25
• 2.2 動(dòng)態(tài)路由決策25-28
• 2.3 機(jī)器學(xué)習(xí)概述28-30
• 2.4 網(wǎng)絡(luò)環(huán)境描述30-32
• 2.5 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的路由決策架構(gòu)設(shè)計(jì)32-38
• 2.5.1 架構(gòu)概覽32-33
• 2.5.2 路由決策元層的組成33-34
• 2.5.3 訓(xùn)練數(shù)據(jù)采集和路徑數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建過(guò)程34-35
• 2.5.4 模型訓(xùn)練過(guò)程35-36
• 2.5.5 動(dòng)態(tài)路由決策過(guò)程36-38
• 2.6 本章小結(jié)38-39
• 第三章 改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)模型39-60
• 3.1 深度學(xué)習(xí)概述39-42
• 3.2 受限玻爾茲曼機(jī)42-47
• 3.3 分類受限玻爾茲曼機(jī)47-49
• 3.4 提出的條件分類玻爾茲曼機(jī)49-58
• 3.4.1 binary-binary條件分類玻爾茲曼機(jī)51-53
• 3.4.2 Gaussian-binary條件分類玻爾茲曼機(jī)53-58
• 3.5 本章小結(jié)58-60
• 第四章 仿真實(shí)驗(yàn)60-70
• 4.1 訓(xùn)練數(shù)據(jù)采集及路徑數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建61-64
• 4.1.1 OMNeT++網(wǎng)絡(luò)仿真器簡(jiǎn)介61-62
• 4.1.2 數(shù)據(jù)采集過(guò)程62-64
• 4.1.3 路徑數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建64
• 4.2 模型訓(xùn)練64-65
• 4.3 動(dòng)態(tài)路由決策65-69
• 4.4 本章小結(jié)69-70
• 第五章 總結(jié)與展望70-72
• 5.1 總結(jié)70-71
• 5.2 展望71-72
• 致謝72-73
• 參考文獻(xiàn)73-76
• 攻讀碩士期間取得的研究成果76-77

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