本文關(guān)鍵詞：基于灰狼優(yōu)化算法的SDN-NDN協(xié)作緩存策略研究

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【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,視頻點播、網(wǎng)絡(luò)直播、視頻聊天等以流媒體為技術(shù)核心的應(yīng)用正成為互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的主流,流媒體分發(fā)技術(shù)越來越受到廣大研究人員的重視,直接推動了整個互聯(lián)網(wǎng)的變革和發(fā)展。命名數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)(Named Data Networking,NDN)是一種以內(nèi)容為中心的新型網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。在NDN中,每個節(jié)點都具有緩存功能,用戶視頻請求可以由緩存該視頻的節(jié)點提供服務(wù)。緩存可以顯著降低用戶訪問時延,減小跨網(wǎng)間傳輸流量,減輕服務(wù)器負(fù)載。因此,如何制定緩存策略是NDN研究的關(guān)鍵問題之一。目前NDN廣泛采用普遍緩存,緩存的內(nèi)容僅具有路徑可見性,易造成網(wǎng)絡(luò)中相同內(nèi)容大量冗余,未能充分利用緩存空間。針對這一問題,本文提出一種針對一個自治域(Autonomous System,AS)的協(xié)作緩存策略,并重點研究緩存架構(gòu)設(shè)計、緩存感知路由和緩存策略三個問題。其中緩存架構(gòu)設(shè)計主要為制定集中式的路由方案和緩存策略做鋪墊;緩存感知路由主要研究如何設(shè)計路由使得請求更好地利用已經(jīng)緩存的內(nèi)容;緩存策略主要研究如何制定合理的緩存方案,實現(xiàn)緩存性能最優(yōu)化。為研究以上三個問題,主要完成了以下工作:(1)為了收集網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)�、�?nèi)容的流行度等信息,本文提出了一種基于軟件定義網(wǎng)絡(luò)(Software Defined Network,SDN)的SDN-NDN協(xié)作緩存架構(gòu),并基于該架構(gòu)設(shè)計了一種緩存感知的路由方式,提升緩存內(nèi)容的利用效率。隨后,本文重點研究緩存問題,以最小化用戶請求熱門視頻時延為優(yōu)化目標(biāo),提出一種全域協(xié)作緩存模型,該模型是一個整數(shù)規(guī)劃問題,屬于NP-hard問題。(2)為了求解該NP-hard問題,本文引入灰狼優(yōu)化算法,并提出兩種二進(jìn)制的改進(jìn)方法,隨后對算法性能進(jìn)行仿真分析,證明其具有較好的收斂速度和收斂精度。隨后結(jié)合二進(jìn)制灰狼優(yōu)化算法和貪心算法,提出一種預(yù)留協(xié)作緩存(Reserve Cooperative Cache,RCC)算法用于求解全域協(xié)作緩存模型。(3)為了驗證RCC算法的性能,本文同時使用CVX優(yōu)化器求解全域協(xié)作緩存模型,實驗證明RCC能以較少的時間和內(nèi)存求得問題的近似最優(yōu)解。將RCC求得的緩存策略與LCE、ProbCache和OPT-GA緩存策略做對比,實驗驗證了其具有較高的緩存命中率和較小的用戶請求視頻時延。
【學(xué)位授予單位】：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP393.02

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本文編號：1256817