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一种低时延虚拟网络功能映射及调度优化算法
被引量：
5
1
作者
刘光远
曹晶
仪
+1 位作者
庞紫园
黄书翠
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第2期121-130,共10页
针对传统虚拟网络功能映射及调度服务时间长、不稳定的问题,提出了一种新的虚拟网络功能映射及调度优化算法。以虚拟网络功能链路传输时延与实例化时延整体最小化为目标,建立虚拟网络功能映射及调度模型,通过设计一种低时延映射及调度算...
针对传统虚拟网络功能映射及调度服务时间长、不稳定的问题,提出了一种新的虚拟网络功能映射及调度优化算法。以虚拟网络功能链路传输时延与实例化时延整体最小化为目标,建立虚拟网络功能映射及调度模型,通过设计一种低时延映射及调度算法(GABL),根据虚拟网络功能与虚拟机之间的映射集合,优化虚拟网络功能映射节点的选择问题及调度顺序问题,求解出最短时间的网络功能虚拟化映射及调度方案。GABL算法采用两段式初始化技术,将虚拟网络功能和虚拟机分别进行初始化,提高初始解的质量;利用具有锦标赛策略的人工蜂群算法对问题进行求解,保留优秀基因与种群多样性,避免陷入局部最优;采用局部搜索算法在可行解附近进行寻优,加快求最优解的速度。仿真实验结果表明:GABL算法具有稳定性强、收敛性快等特点,能够有效降低虚拟网络功能映射及调度服务时间;与GATS算法相比,GABL算法的服务完成时间减少了15%。
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关键词
虚拟网络功能
低时延
网络功能虚拟化
人工蜂群算法
局部搜索
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职称材料
联合遗传算法和强化学习的虚拟网络功能映射与调度方法
2
作者
刘光远
曹晶
仪
杜婕
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期175-184,共10页
网络功能虚拟化环境下,为满足用户不同需求并提高资源利用效率,将虚拟网络功能映射与调度联合考虑。首先,通过构建网络低时延、虚拟机资源高利用及能量低损耗的多目标优化模型,设计了一种强化学习(RL)联合第三代非支配排序遗传算法(NSGA...
网络功能虚拟化环境下,为满足用户不同需求并提高资源利用效率,将虚拟网络功能映射与调度联合考虑。首先,通过构建网络低时延、虚拟机资源高利用及能量低损耗的多目标优化模型,设计了一种强化学习(RL)联合第三代非支配排序遗传算法(NSGAⅢ)的优化方法RL-NSGAⅢ;然后,采用两段式初始化技术求得高质量初始解,利用强化学习的优势自适应调节交叉变异参数,以保持种群多样性;最后,基于参考点的第三代非支配排序遗传算法,将虚拟网络功能映射至虚拟机并进行调度服务,得到多目标优化策略。仿真结果表明:相较于已有的NSGAⅢ、NSGAⅡ和MOPSO算法,采用RL-NSGAⅢ算法计算得到的时延降低了17%~28%,节点负荷提高了9%~19%,能量损耗降低了12%~26%,表明所提算法在提高网络速率和降低网络运营支出上的有效性。
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关键词
网络功能虚拟化
虚拟网络功能
映射与调度
强化学习
第三代非支配排序遗传算法
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职称材料
题名
一种低时延虚拟网络功能映射及调度优化算法
被引量：
5
1
作者
刘光远
曹晶
仪
庞紫园
黄书翠
机构
石家庄铁道大学信息科学与技术学院
河北省电磁环境效应与信息处理重点实验室
出处
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第2期121-130,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(62106157)
国家重点研发计划资助项目(2018YFB1701403)
河北省自然科学基金资助项目(F2017210118)。
文摘
针对传统虚拟网络功能映射及调度服务时间长、不稳定的问题,提出了一种新的虚拟网络功能映射及调度优化算法。以虚拟网络功能链路传输时延与实例化时延整体最小化为目标,建立虚拟网络功能映射及调度模型,通过设计一种低时延映射及调度算法(GABL),根据虚拟网络功能与虚拟机之间的映射集合,优化虚拟网络功能映射节点的选择问题及调度顺序问题,求解出最短时间的网络功能虚拟化映射及调度方案。GABL算法采用两段式初始化技术,将虚拟网络功能和虚拟机分别进行初始化,提高初始解的质量;利用具有锦标赛策略的人工蜂群算法对问题进行求解,保留优秀基因与种群多样性,避免陷入局部最优;采用局部搜索算法在可行解附近进行寻优,加快求最优解的速度。仿真实验结果表明:GABL算法具有稳定性强、收敛性快等特点,能够有效降低虚拟网络功能映射及调度服务时间;与GATS算法相比,GABL算法的服务完成时间减少了15%。
关键词
虚拟网络功能
低时延
网络功能虚拟化
人工蜂群算法
局部搜索
Keywords
virtual network function
low latency
network function virtualization
artificial bee colony algorithm
local search
分类号
TP393.01 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
联合遗传算法和强化学习的虚拟网络功能映射与调度方法
2
作者
刘光远
曹晶
仪
杜婕
机构
石家庄铁道大学信息科学与技术学院
河北省电磁环境效应与信息处理重点实验室
出处
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期175-184,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(62106157)
国家重点研发计划资助项目(2018YFB1701403)。
文摘
网络功能虚拟化环境下,为满足用户不同需求并提高资源利用效率,将虚拟网络功能映射与调度联合考虑。首先,通过构建网络低时延、虚拟机资源高利用及能量低损耗的多目标优化模型,设计了一种强化学习(RL)联合第三代非支配排序遗传算法(NSGAⅢ)的优化方法RL-NSGAⅢ;然后,采用两段式初始化技术求得高质量初始解,利用强化学习的优势自适应调节交叉变异参数,以保持种群多样性;最后,基于参考点的第三代非支配排序遗传算法,将虚拟网络功能映射至虚拟机并进行调度服务,得到多目标优化策略。仿真结果表明:相较于已有的NSGAⅢ、NSGAⅡ和MOPSO算法,采用RL-NSGAⅢ算法计算得到的时延降低了17%~28%,节点负荷提高了9%~19%,能量损耗降低了12%~26%,表明所提算法在提高网络速率和降低网络运营支出上的有效性。
关键词
网络功能虚拟化
虚拟网络功能
映射与调度
强化学习
第三代非支配排序遗传算法
Keywords
network function virtualization
virtual network function
mapping and scheduling
reinforcement learning
the third generation of non-dominated sorting genetic algorithm
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种低时延虚拟网络功能映射及调度优化算法
刘光远
曹晶
仪
庞紫园
黄书翠
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
5
下载PDF
职称材料
2
联合遗传算法和强化学习的虚拟网络功能映射与调度方法
刘光远
曹晶
仪
杜婕
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
已选择
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