【摘要】：近年來,網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)帶寬需求的快速增長對(duì)網(wǎng)絡(luò)資源的有效利用帶來了挑戰(zhàn)。SDN網(wǎng)絡(luò)作為一種新興的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),其網(wǎng)絡(luò)可編程性和集中控制的特點(diǎn)為網(wǎng)絡(luò)資源適配提供了重要手段。同時(shí),隨著SDN網(wǎng)絡(luò)的廣泛部署,出現(xiàn)了 IP和SDN網(wǎng)絡(luò)共存形成的混合網(wǎng)絡(luò)。本文針對(duì)SDN網(wǎng)絡(luò)和SDN/IP混合網(wǎng)絡(luò)兩種不同場景,分別研究了相關(guān)網(wǎng)絡(luò)資源適配技術(shù)。論文主要工作如下:1.為了探究解決網(wǎng)絡(luò)資源適配問題的有效方法,本文研究了遺傳算法、貪婪算法等啟發(fā)式算法和強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法在網(wǎng)絡(luò)資源適配中的應(yīng)用。本文在啟發(fā)式算法研究中,仿真分析了遺傳算法、貪婪算法在SDN網(wǎng)絡(luò)中的資源適配能力;在強(qiáng)化學(xué)習(xí)研究中,本文基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)DDPG算法,通過模型構(gòu)建和訓(xùn)練,仿真分析了訓(xùn)練過程中的獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)、損失函數(shù)和動(dòng)作矩陣輸出。仿真結(jié)果表明,在SDN網(wǎng)絡(luò)資源適配問題上,啟發(fā)式算法較強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法有效。2.研究SDN網(wǎng)絡(luò)資源適配問題,對(duì)問題進(jìn)行了數(shù)學(xué)建模,將其抽象為一個(gè)混合整數(shù)線性規(guī)劃的NP-hard問題,并采用啟發(fā)式算法來獲取近似最優(yōu)解;為了實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)資源適配,本文將鏈路權(quán)重優(yōu)化與貪婪路徑選擇算法相結(jié)合,提出了一種網(wǎng)絡(luò)最大鏈路利用率最小化的資源適配算法LWG-LB;由于該算法運(yùn)行時(shí)間較長,對(duì)該算法的流程進(jìn)行了改進(jìn),提出了一種基于混合遺傳算法的資源適配算法MHGA-LB,該算法通過使用貪婪路徑選擇算法生成初始種群,以較小的最大鏈路利用率上升減少了算法運(yùn)行時(shí)間;同時(shí),本文搭建了 OMNeT仿真系統(tǒng),從網(wǎng)絡(luò)最大鏈路利用率、傳輸路徑跳數(shù)增量、網(wǎng)絡(luò)丟包數(shù)和計(jì)算時(shí)間等方面對(duì)算法進(jìn)行了分析。仿真結(jié)果表明,兩種算法分別從最小化最大鏈路利用率和減少算法運(yùn)行時(shí)間上進(jìn)行優(yōu)化,實(shí)現(xiàn)了 SDN網(wǎng)絡(luò)資源適配。3.研究SDN/IP混合網(wǎng)絡(luò)資源適配問題,首先對(duì)混合網(wǎng)絡(luò)路由機(jī)制進(jìn)行了分析,并實(shí)現(xiàn)了一種基于BGP協(xié)議的混合網(wǎng)絡(luò)路由系統(tǒng)。在此基礎(chǔ)上,對(duì)混合網(wǎng)絡(luò)資源適配問題進(jìn)行了數(shù)學(xué)建模,結(jié)合混合網(wǎng)絡(luò)中IP節(jié)點(diǎn)的最短路徑約束提出了可傳輸路徑的概念和可傳輸路徑的生成算法,用于生成混合網(wǎng)絡(luò)下各數(shù)據(jù)流的候選路徑集合,并將其應(yīng)用到LWG-LB和MHGA-LB算法中,分別得到了混合網(wǎng)絡(luò)下的LWG-LB和MHGA-LB算法;仿真結(jié)果表明,兩種算法在不同SDN節(jié)點(diǎn)數(shù)量下,分別從最小化最大鏈路利用率和減少運(yùn)行時(shí)間上優(yōu)化,實(shí)現(xiàn)了 SDN/IP混合網(wǎng)絡(luò)資源適配。
【圖文】：

SDN架構(gòu)

圖２－２邋ＯｐｅｎＦｌｏｗ控制器與交換機(jī)通信不意圖逡逑Ｆｉｇｕｒｅ邋２－２邋ＯｐｅｎＦｌｏｗ邋Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ邋ａｎｄ邋ＯｐｅｎＦｌｏｗ邋Ｓｗｉｔｃｈ邋Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｉｉｏｎ邋Ｄｉａｇｒａｍ逡逑
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP393.09;TP18

【參考文獻(xiàn)】

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1 張朝昆;崔勇;唐，

本文編號(hào)：2595636