改进的蚁群算法在SDN环境下数据的传输路径优化

摘要：

随着网络的发展,云技术、大数据、人工智能等技术的发展,网络中各种数据呈指数级、爆炸式增长,大量的数据流流经网络,传统的网络模型采用层次结构设计,在面对如此大数据流情况下,会造成传输速度慢、质量不好、数据丢失、网络不易扩展等问题.而SDN网络很好地解决了这个问题,软件定义网络的数据层和控制层是分开的,能实现集中控制网络.SDN的核心控制器控制数据流的负载均衡.本文提出了把改进的蚁群算法MOACO加入SDN控制器中,从信息素更新和混沌策略引入两方面对传统蚁群算法更新,经算法对网络状态分析,计算下发数据转发路径策略至交换机.通过模拟仿真实验验证,数据从源到目的 节点的传输路径进行选择,来验证算法的有效性.在网络传输延时、丢包率测试等方面与传统蚁群算法形成对比,改进的算法MOACO可以很好地改进以上方面.这对学生网上学习保证数据传输流畅、保证顺利学习提供了方向.

关键词：SDN、蚁群算法、集中控制、转发策略、改进

所属期刊栏目：28

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：安徽省教育厅高等学校自然科学重点项目;安徽省2020年度高校优秀青年人才支持计划项目重点项目"基于SDN的数据传输路径选择负载均衡研究",

在线出版日期：2020-10-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：146-148,156