面向软件定义网络的服务功能链优化部署算法研究

摘要：

针对网络功能虚拟化(NFV)环境下,现有服务功能链部署方法无法在优化映射代价的同时保证服务路径时延的问题,该文提出一种基于IQGA-Viterbi学习算法的服务功能链优化部署方法.在隐马尔可夫模型参数训练过程中,针对传统Baum-Welch算法训练网络参数容易陷入局部最优的缺陷,改进量子遗传算法对模型参数进行训练优化,在每一迭代周期内通过等比例复制适应度最佳种群的方式,保持可行解多样性和扩大空间搜索范围,进一步提高模型参数的精确度.在隐马尔科夫链求解过程中,针对隐含序列无法直接观测这一难点,利用Viterbi算法能精确求解隐含序列的优势,解决有向图网络中服务路径的优化选择问题.仿真实验结果表明,与其它部署算法相比,所提IQGA-Viterbi学习算法能有效降低网络时延和映射代价的同时,提高了网络服务的请求接受率.

关键词：网络功能虚拟化、服务功能链部署、隐马尔可夫模型、量子遗传算法、Viterbi算法

所属期刊栏目：41

分类号：TN915.81

资助基金：国家自然科学基金51377170, 61271152;国家青年科学基金61602505

在线出版日期：2019-02-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：74-82