發(fā)布時(shí)間：2017-06-21 16:03

  本文關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò)服務(wù)系統(tǒng)基于隨機(jī)優(yōu)化的接入控制研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：進(jìn)入21世紀(jì)初后,計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)得到了極大的進(jìn)步,互聯(lián)網(wǎng)為人們生活工作帶來(lái)了極大的便利。由于人們對(duì)于網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的需求不斷提高,各類(lèi)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)系統(tǒng)的數(shù)量和規(guī)模也同時(shí)不斷增長(zhǎng),即時(shí)通信、視頻點(diǎn)播等網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用和服務(wù)己經(jīng)大量被人們所使用。在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)方面,以傳統(tǒng)的C/S結(jié)構(gòu)為代表的單服務(wù)節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)已經(jīng)逐漸被分布式網(wǎng)絡(luò)服務(wù)系統(tǒng)所取代,其中以P2P和內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)兩種覆蓋網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)最為流行,并且已經(jīng)被大部分網(wǎng)絡(luò)服務(wù)系統(tǒng)所使用。盡管分布式網(wǎng)絡(luò)服務(wù)系統(tǒng)擁有十分不錯(cuò)的性能和擴(kuò)展性,但是在用戶(hù)規(guī)模不斷增加的情況下,仍然表現(xiàn)出了一些性能上的瓶頸。同時(shí),由于某些系統(tǒng)管理策略的不足,導(dǎo)致了這些系統(tǒng)資源利用率較低,系統(tǒng)運(yùn)運(yùn)營(yíng)商難以獲得理想的收益。接入控制策略作為一個(gè)請(qǐng)求能否進(jìn)入系統(tǒng)的依據(jù),其對(duì)于網(wǎng)絡(luò)服務(wù)系統(tǒng)的負(fù)載控制和收益具有較大影響,因此對(duì)于接入控制的優(yōu)化具有重要的理論和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。 本文針對(duì)分布式網(wǎng)絡(luò)服務(wù)系統(tǒng)的接入控制問(wèn)題進(jìn)行研究,主要圍繞用戶(hù)服務(wù)請(qǐng)求在系統(tǒng)中各服務(wù)節(jié)點(diǎn)處的接入控制過(guò)程,在實(shí)際的網(wǎng)絡(luò)背景下,根據(jù)隨機(jī)優(yōu)化的思想,建立系統(tǒng)的隨機(jī)動(dòng)態(tài)演化模型來(lái)描述系統(tǒng)的控制過(guò)程,并在模型的基礎(chǔ)上利用策略?xún)?yōu)化算法來(lái)獲得系統(tǒng)的最優(yōu)接入控制策略以實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)性能的最優(yōu)。本文的主要工作和創(chuàng)新性可以概括如下。 第一,針對(duì)分布式網(wǎng)絡(luò)服務(wù)系統(tǒng)的接入控制問(wèn)題,提出一種基于半Markov決策過(guò)程模型的優(yōu)化方法。首先,研究了系統(tǒng)參數(shù)固定時(shí)的接入控制策略?xún)?yōu)化問(wèn)題,采用一個(gè)半Markov決策過(guò)程來(lái)描述系統(tǒng)中各個(gè)服務(wù)節(jié)點(diǎn)處請(qǐng)求的接入控制過(guò)程,系統(tǒng)根據(jù)當(dāng)前狀態(tài)和請(qǐng)求類(lèi)型來(lái)判斷是否接入一個(gè)新請(qǐng)求。然后,研究了系統(tǒng)參數(shù)隨時(shí)間變化時(shí)的接入控制策略更新問(wèn)題,提出一種接入控制策略切換機(jī)制,當(dāng)系統(tǒng)參數(shù)變化達(dá)到一定程度時(shí),系統(tǒng)在其基礎(chǔ)接入控制策略集中選擇一個(gè)接入控制策略來(lái)控制新到達(dá)的請(qǐng)求,采用一個(gè)新的半Markov決策過(guò)程對(duì)系統(tǒng)的接入控制策略切換過(guò)程進(jìn)行描述,根據(jù)系統(tǒng)各節(jié)點(diǎn)處的請(qǐng)求到達(dá)率和時(shí)刻判斷選擇的接入控制策略。優(yōu)化的目標(biāo)是提高系統(tǒng)的長(zhǎng)期運(yùn)行平均收益,針對(duì)兩個(gè)半Markov決策過(guò)程模型,分別采用參數(shù)化隨機(jī)策略和確定性策略作為行動(dòng)策略,并通過(guò)梯度法和Q學(xué)習(xí)法對(duì)接入控制策略和接入控制策略的切換規(guī)則進(jìn)行優(yōu)化。提出的隨機(jī)優(yōu)化模型能夠較為準(zhǔn)確的描述出一個(gè)分布式網(wǎng)絡(luò)服務(wù)系統(tǒng)的接入控制過(guò)程,并且能夠反映出系統(tǒng)中各種因素對(duì)接入控制的影響。 第二,根據(jù)實(shí)際網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中接入控制的特點(diǎn),提出一種基于事件的梯度優(yōu)化方法。首先,根據(jù)事件的思想,給出了基于事件描述一個(gè)實(shí)際系統(tǒng)控制過(guò)程的方法。然后,研究了在使用基于事件的參數(shù)化隨機(jī)策略時(shí)系統(tǒng)的控制策略?xún)?yōu)化問(wèn)題,通過(guò)基于性能靈敏度的方法分析并推導(dǎo)出了系統(tǒng)的性能差公式以及系統(tǒng)性能關(guān)于策略參數(shù)的梯度公式,采用隨機(jī)逼近方法給出了系統(tǒng)的性能梯度估計(jì)算法和在線(xiàn)策略迭代算法。最后,考慮在兩種不同約束下的策略?xún)?yōu)化問(wèn)題,通過(guò)事件思想并結(jié)合拉格朗日法,提出了一種解決帶約束情況下的策略?xún)?yōu)化算法。相比于基于Markov決策過(guò)程的策略?xún)?yōu)化,基于事件的優(yōu)化方法能更好的反映出實(shí)際控制系統(tǒng)的特點(diǎn),并且能夠在優(yōu)化過(guò)程中有效降低了算法的復(fù)雜度。 第三,針對(duì)分布式網(wǎng)絡(luò)服務(wù)系統(tǒng)中存在己接入的請(qǐng)求被丟棄概率約束時(shí),如何對(duì)接入控制進(jìn)行優(yōu)化的問(wèn)題,提出一種基于事件的優(yōu)化方法。首先,通過(guò)事件描述了系統(tǒng)中各服務(wù)節(jié)點(diǎn)處的接入控制過(guò)程。系統(tǒng)中的主要事件分別為請(qǐng)求被接入并被服務(wù)、請(qǐng)求被接入但是被丟棄、請(qǐng)求被拒絕。然后,定義了系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)事件和事件的風(fēng)險(xiǎn)指數(shù),并根據(jù)事件的風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)給出了系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)的公式。模型中給出的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)即系統(tǒng)長(zhǎng)期運(yùn)行過(guò)程中一個(gè)接入的請(qǐng)求被丟棄的概率,這樣就將原問(wèn)題中的概率性約束轉(zhuǎn)化為了一般性約束。最后,通過(guò)拉格朗日法,給出了系統(tǒng)的拉格朗日?qǐng)?bào)酬函數(shù)和性能,并根據(jù)基于事件的優(yōu)化算法得到了滿(mǎn)足約束條件下的系統(tǒng)最優(yōu)接入控制策略。
【關(guān)鍵詞】：分布式網(wǎng)絡(luò)服務(wù)系統(tǒng) 接入控制 策略切換機(jī)制 強(qiáng)化學(xué)習(xí) 性能梯度估計(jì) 基于事件的優(yōu)化 風(fēng)險(xiǎn)事件
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TP393.09
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-16
• 第一章 緒論16-32
• 1.1 服務(wù)覆蓋網(wǎng)18-23
• 1.1.1 內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)19-21
• 1.1.2 對(duì)等網(wǎng)絡(luò)21-23
• 1.2 虛擬化網(wǎng)絡(luò)服務(wù)系統(tǒng)23-26
• 1.2.1 虛擬化技術(shù)24
• 1.2.2 虛擬網(wǎng)絡(luò)服務(wù)系統(tǒng)24-26
• 1.2.3 服務(wù)流程26
• 1.3 網(wǎng)絡(luò)服務(wù)系統(tǒng)的管理策略26-28
• 1.3.1 接入控制策略26-27
• 1.3.2 內(nèi)容部署策略27-28
• 1.3.3 服務(wù)節(jié)點(diǎn)選擇策略28
• 1.4 本文的主要工作和貢獻(xiàn)28-29
• 1.5 本文的組織結(jié)構(gòu)29-32
• 第二章 相關(guān)研究工作及基礎(chǔ)知識(shí)32-50
• 2.1 主要接入控制方法32-38
• 2.1.1 基于實(shí)際測(cè)量的方法33-35
• 2.1.2 基于數(shù)學(xué)模型的方法35-38
• 2.2 基于模型的接入控制38-40
• 2.3 隨機(jī)優(yōu)化模型40-44
• 2.3.1 Markov決策過(guò)程41-43
• 2.3.2 半Markov決策過(guò)程43-44
• 2.4 基于性能靈敏度的分析法44-46
• 2.4.1 Poisson方程45-46
• 2.4.2 性能靈敏度公式46
• 2.5 強(qiáng)化學(xué)習(xí)46-47
• 2.6 小結(jié)47-50
• 第三章 基于SMDP的接入控制50-74
• 3.1 引言50-51
• 3.2 系統(tǒng)抽象51-53
• 3.3 固定參數(shù)下的接入控制模型53-56
• 3.3.1 系統(tǒng)參數(shù)53
• 3.3.2 狀態(tài)53-54
• 3.3.3 行動(dòng)54
• 3.3.4 狀態(tài)轉(zhuǎn)移54-55
• 3.3.5 報(bào)酬和性能55-56
• 3.4 固定參數(shù)下的接入控制策略?xún)?yōu)化56-63
• 3.4.1 接入控制策略56-57
• 3.4.2 梯度優(yōu)化方法57-58
• 3.4.3 狀態(tài)空間聚類(lèi)方法58-60
• 3.4.4 仿真與性能評(píng)估60-63
• 3.5 參數(shù)變化時(shí)的策略切換機(jī)制63-66
• 3.5.1 系統(tǒng)參數(shù)變化特征65-66
• 3.5.2 接入控制策略切換機(jī)制66
• 3.6 接入控制策略的切換歸則優(yōu)化66-72
• 3.6.1 參數(shù)變化檢測(cè)67-68
• 3.6.2 策略切換控制的SMDP模型68-69
• 3.6.3 切換規(guī)則優(yōu)化69
• 3.6.4 實(shí)驗(yàn)與仿真69-72
• 3.7 小結(jié)72-74
• 第四章 基于事件模型的接入控制74-90
• 4.1 引言74-75
• 4.2 離散事件動(dòng)態(tài)系統(tǒng)基于事件的描述75-76
• 4.3 基于事件策略下的性能靈敏度分析76-80
• 4.3.1 性能差公式77-78
• 4.3.2 性能梯度公式78-80
• 4.4 策略?xún)?yōu)化算法80-83
• 4.4.1 基于樣本軌道的策略梯度估計(jì)80-82
• 4.4.2 策略的在線(xiàn)優(yōu)化82-83
• 4.5 帶約束問(wèn)題的優(yōu)化83-88
• 4.5.1 約束條件描述84-86
• 4.5.2 拉格朗日法86-88
• 4.6 小結(jié)88-90
• 第五章 帶約束條件下的接入控制90-100
• 5.1 引言90
• 5.2 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)90-92
• 5.3 基于事件的描述和分析92-95
• 5.3.1 主要事件93-94
• 5.3.2 風(fēng)險(xiǎn)事件和系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)94-95
• 5.3.3 優(yōu)化問(wèn)題描述95
• 5.4 接入控制策略?xún)?yōu)化95-99
• 5.4.1 拉格朗日法95-96
• 5.4.2 仿真實(shí)驗(yàn)與分析96-99
• 5.5 小結(jié)99-100
• 第六章 總結(jié)與展望100-104
• 6.1 本文總結(jié)100-102
• 6.2 有待進(jìn)一步研究的內(nèi)容102-104
• 參考文獻(xiàn)104-110
• 致謝110-112
• 在讀期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與取得的研究成果112-113

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 ;Admission Control with Elastic QoS for Video on Demand Systems[J];International Journal of Automation & Computing;2012年05期

  本文關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò)服務(wù)系統(tǒng)基于隨機(jī)優(yōu)化的接入控制研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號(hào)：469158