網(wǎng)絡(luò)虛擬化技術(shù)可以將底層的物理資源抽象為多個(gè)虛擬網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)多租戶(hù)對(duì)物理資源的共享。不同的租戶(hù)對(duì)虛擬化的網(wǎng)絡(luò)提出個(gè)性化需求,包括節(jié)點(diǎn)需求和鏈路需求等,因此產(chǎn)生了虛擬網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求�；趯�(duì)底層物理網(wǎng)絡(luò)的虛擬化,可以實(shí)現(xiàn)將虛擬網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求映射到物理網(wǎng)絡(luò)中,這就是虛擬網(wǎng)絡(luò)映射技術(shù)。目前虛擬網(wǎng)絡(luò)映射技術(shù)多采用啟發(fā)式算法,手工定制一系列的規(guī)則和假設(shè),實(shí)驗(yàn)結(jié)果也不能令人信服。本文提出兩種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的虛擬網(wǎng)絡(luò)映射的算法:基于譜理論的強(qiáng)化學(xué)習(xí)虛擬網(wǎng)絡(luò)映射算法(A Reinforcement Learning Based on Spectral Method for Virtual Network Embedding,SR-VNE)和基于矩陣攝動(dòng)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)虛擬網(wǎng)絡(luò)映射算法(A Reinforcement Learning Based on Matrix Perturbation for Virtual Network Embedding,PR-VNE)。本文的創(chuàng)新點(diǎn)可以歸納為以下三點(diǎn):(1)傳統(tǒng)的物理網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)信息使用屬性矩陣表示,鏈路信息使用鄰接矩陣表示,但是這兩種表示方式不完整并且包含噪音。SR-VNE算法采用物理網(wǎng)絡(luò)使用譜分析的方式,將屬性矩陣和鄰接矩陣協(xié)同考慮,得到一個(gè)能代表物理網(wǎng)絡(luò)的健壯的共識(shí)矩陣。(2)每個(gè)虛擬網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求映射完成以后,物理網(wǎng)絡(luò)都會(huì)發(fā)生變化,因此該物理網(wǎng)絡(luò)特征是高頻動(dòng)態(tài)變化的。PR-VNE算法采用矩陣攝動(dòng)理論捕捉連續(xù)時(shí)間節(jié)點(diǎn)物理網(wǎng)絡(luò)的變化,完成一種高效的物理網(wǎng)絡(luò)的特征表示的更新方法。(3)SR-VNE算法和PR-VNE算法使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方式對(duì)虛擬網(wǎng)絡(luò)映射模型進(jìn)行訓(xùn)練,強(qiáng)化學(xué)習(xí)代理能有效發(fā)現(xiàn)物理網(wǎng)絡(luò)表示和虛擬網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求之間的關(guān)系,從而完成高效的虛擬網(wǎng)絡(luò)映射算法。根據(jù)我們現(xiàn)有的知識(shí),我們SR-VNE算法和PR-VNE算法是第一個(gè)將譜分析,矩陣攝動(dòng)的理論應(yīng)用到虛擬網(wǎng)絡(luò)映射中的算法,是能高效地將強(qiáng)化學(xué)習(xí)應(yīng)用到虛擬網(wǎng)絡(luò)映射中的算法。為了驗(yàn)證SR-VNE算法和PR-VNE算法的效果,我們將SR-VNE算法和PR-VNE算法算法與其他三種常用虛擬網(wǎng)絡(luò)映射算法進(jìn)行比較,得到結(jié)果表明,本文提出的兩種算法相比其他三種常用虛擬網(wǎng)絡(luò)映射算法能在長(zhǎng)期平均收益、長(zhǎng)期收益消耗比和接受率三個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)中得到更優(yōu)的結(jié)果。
【學(xué)位單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類(lèi)】：TP393.01;TP181
【部分圖文】：

１．２國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀??國(guó)內(nèi)外研究學(xué)者對(duì)虛擬網(wǎng)絡(luò)映射過(guò)程中使用的模型和優(yōu)化算法提出多種思??路。圖１－２表示了虛擬網(wǎng)絡(luò)映射算法的分類(lèi)方式，根據(jù)模型應(yīng)用于映射階段的不??同，分為兩階段映射算法，一階段映射算法。而按照兩階段映射算法中選擇節(jié)點(diǎn)??的方式不同，又將兩階段映射分為排序映射算法和機(jī)器學(xué)習(xí)映射算法。??一階段映射算法是在虛擬網(wǎng)絡(luò)映射過(guò)程將節(jié)點(diǎn)映射和鏈路映射作為一個(gè)整??體解決，即在節(jié)點(diǎn)映射的過(guò)程中也會(huì)考慮鏈路映射的代價(jià)。兩階段映射算法將虛??２??

Ｓｕｂｓｔｒａｔｅ?ｌｉｎｋ?＾?’??圖１－１網(wǎng)絡(luò)虛擬化技術(shù)［１（）］??１．１．２選題意義??虛擬網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求包含約束條件，如節(jié)點(diǎn)屬性和鏈路屬性的約束，請(qǐng)求準(zhǔn)入約束、??動(dòng)態(tài)變化的請(qǐng)求約束等。如果同時(shí)考慮多個(gè)約束條件會(huì)使虛擬網(wǎng)絡(luò)映射問(wèn)題求解??很困難，此時(shí)的優(yōu)化過(guò)程都是ＮＰ－ｈａｒｄ［ｕＬｍ的問(wèn)題。即便是只考慮節(jié)點(diǎn)和鏈路的??約束，求解過(guò)程也是ＮＰ－ｈａｒｄ的。所以虛擬網(wǎng)絡(luò)映射問(wèn)題一般都會(huì)啟發(fā)式地添加??假設(shè)或者簡(jiǎn)化約束條件，以此來(lái)縮小解空間，從而在可接受的復(fù)雜度內(nèi)獲得最優(yōu)??解。??但是這種啟發(fā)式的手工制定一系列的規(guī)則和假設(shè)，將注意力放在模型的選型??和約束規(guī)則的簡(jiǎn)化，而忽視了物理網(wǎng)絡(luò)表征和訓(xùn)練方式的重要性。本文認(rèn)為虛擬??網(wǎng)絡(luò)映射現(xiàn)階段的任務(wù)，一方面需要充分挖掘底層物理網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)信息和屬性信息，??增強(qiáng)物理表征能力；另一方面需要重視訓(xùn)練方式

Ｗ’ｃｉＡ＾Ｚ＇ｃｆ。仍然以圖２－１舉例，我們定義Ｍ，的映射方式為ｒｊｐｒ２兩個(gè)節(jié)??點(diǎn)被映射到Ｓ！和Ｓ２兩個(gè)節(jié)點(diǎn)上，ｎ和ｒ２之間的鏈路請(qǐng)求就被映射到Ｓｉ和８２之??間的物理鏈路上；我們定義＃２的映射方式為ｒｉ和ｒ２兩個(gè)節(jié)點(diǎn)被映射到Ｓ！和Ｓ３??兩個(gè)節(jié)點(diǎn)上，那么ｎ和ｒ２之間的鏈路請(qǐng)求就被映射到ＳＡ２之間和Ｓ２Ｓ３之間的兩??個(gè)物理鏈路上。顯然Ｍ２＆Ｍ，比多消耗了?Ｓ２Ｓ３之間的鏈路資源，以更多的網(wǎng)絡(luò)??資源的消耗完成了本次虛擬網(wǎng)絡(luò)映射任務(wù)。??當(dāng)圖２－１?（ａ）的請(qǐng)求在時(shí)間／到達(dá)圖２－１?（ｃ）的物理網(wǎng)絡(luò)后，占用物理網(wǎng)絡(luò)??的資源時(shí)長(zhǎng)記為Ｇ，在整個(gè)占用時(shí)長(zhǎng)Ｇ時(shí)間內(nèi)，分配給該請(qǐng)求的物理資源不能被??其他虛擬網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求占用。因此虛擬網(wǎng)絡(luò)映射算法，即如何做出合理分配虛擬網(wǎng)絡(luò)??請(qǐng)求的決策，將對(duì)物理資源的利用率產(chǎn)生重要影響。??２．２特征表７Ｆ??現(xiàn)實(shí)生活中很多問(wèn)題都可以抽象為網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題
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本文編號(hào)：2875499