針對傳統(tǒng)衛(wèi)星網(wǎng)絡協(xié)議的異構性、網(wǎng)絡配置不靈活、不能提供細粒度服務等問題,本文基于SDN的衛(wèi)星網(wǎng)絡架構,提出了一種改進的NSGA-II的多目標控制器初始化部署算法,以實現(xiàn)衛(wèi)星網(wǎng)絡的靈活控制。該方法在SDN衛(wèi)星網(wǎng)絡的架構基礎上以低時延和負載均衡為優(yōu)化目標,通過矩陣的形式對個體進行編碼,同時提出行交叉和列交叉以及行變異和列變異操作,通過不斷迭代進化,得出最優(yōu)的控制器部署方案。實驗證明,與傳統(tǒng)的貪心算法以及隨機算法相比,所提出的算法能夠降低控制器和交換機之間的網(wǎng)絡時延,同時使各控制器的負載保持均衡。 

【文章來源】：計算機仿真. 2020,37(04)北大核心

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

基于SDN的衛(wèi)星網(wǎng)絡架構

3.2 改進的NSGA-II控制器初始化部署算法現(xiàn)有的求解多目標優(yōu)化問題的算法中非支配排序遺傳算法(Non-dominatedSorting Genetic Algorithm II, NSGA-II)[15,16]具有結構簡單算法效率高的優(yōu)點,是目前主流的多目標優(yōu)化算法之一。本文在衛(wèi)星網(wǎng)絡控制器部署方法中所提出的改進的NSGAII算法是基于NSGAII算法在個體評價中加入行交叉、列交叉以及行變異、列變異從而進行多目標優(yōu)化得到控制器與交換機間的相對的部署位置。算法的具體流程如圖2所示。

本文采用隨機部署算法和貪心算法與本文所提的算法進行對比仿真,并對實驗結果中的控制鏈路平均時延、控制器負載均衡指標進行對比分析。如圖3所示,比較三種算法的控制器與交換機間控制鏈路的平均時延與控制器個數(shù)之間的關系,實驗采用多次仿真取最優(yōu)值的方法。從總體上可以發(fā)現(xiàn),隨著控制器數(shù)量的增加,三種算法的平均時延都呈下降趨勢且時延降低幅度隨著控制器部署的數(shù)量逐漸減小,說明通過增加控制器數(shù)量可以降低控制器的平均時延,與貪心算法和隨機算法相比,在擁有相同控制器個數(shù)時,本文算法的平均時延最小,貪心算法呈現(xiàn)不均勻變化,隨機算法由于是隨機選擇控制器部署節(jié)點故其控制鏈路平均時延最差。

【參考文獻】：
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本文編號：3430796