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基于粒子群优化的负载均衡的虚拟网络映射

黄彬彬 林荣恒 彭凯 邹华 杨放春

黄彬彬, 林荣恒, 彭凯, 邹华, 杨放春. 基于粒子群优化的负载均衡的虚拟网络映射[J]. 电子与信息学报, 2013, 35(7): 1753-1759. doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01212
引用本文: 黄彬彬, 林荣恒, 彭凯, 邹华, 杨放春. 基于粒子群优化的负载均衡的虚拟网络映射[J]. 电子与信息学报, 2013, 35(7): 1753-1759. doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01212
Huang Bin-Bin, Lin Rong-Heng, Peng Kai, Zou Hua, Yang Fang-Chun. Load-balancing Based on Particle Swarm Optimization in Virtual Network Mapping[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2013, 35(7): 1753-1759. doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01212
Citation: Huang Bin-Bin, Lin Rong-Heng, Peng Kai, Zou Hua, Yang Fang-Chun. Load-balancing Based on Particle Swarm Optimization in Virtual Network Mapping[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2013, 35(7): 1753-1759. doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01212

基于粒子群优化的负载均衡的虚拟网络映射

doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01212
基金项目: 

国家自然科学基金(2009CB320406),国家863计划项目(2011AA 01A102)和国家创新研究群体科学基金(60821001)资助课题

Load-balancing Based on Particle Swarm Optimization in Virtual Network Mapping

  • 摘要: 虚拟网络映射忽略通信路径上中间节点的资源消耗,以底层物理网络资源消耗最小或路径最短为目标,导致最优路径上中间节点资源不足而出现瓶颈,影响整个底层网络的性能及后续虚拟网络请求成功率。该文针对这一问题考虑物理路径上中间节点资源消耗,以节点负载和链路负载同时达到均衡为目标,将路径跳数限制作为约束,建立虚拟网络映射的数学模型,并采用多目标负载均衡粒子群优化算法求解,记作LB-PSO。实验证明该算法有效地消除了资源瓶颈,为后续虚拟网络请求提供一个更为均衡的底层物理网络,从而提高了虚拟网络构建成功率、网络资源利用率以及基础设施提供商的收益。
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出版历程
  • 收稿日期:  2012-09-19
  • 修回日期:  2013-03-07
  • 刊出日期:  2013-07-19

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