【摘 要】
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随着5G、物联网等网络技术的兴起与发展,网络规模逐渐增加且用户请求的服务也更多样、更复杂,支持灵活迁移、升级和动态部署的新型网络体系已成为未来网络发展的必然趋势。在此背景下,网络功能虚拟化（Network Functions Virtualization,NFV）应运而生,成为了近年来研究的热点。网络功能虚拟化是一种先进且高效的解决方案,但NFV实施需要面对一个不可忽视的问题,即NFV资源分配（N
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随着5G、物联网等网络技术的兴起与发展,网络规模逐渐增加且用户请求的服务也更多样、更复杂,支持灵活迁移、升级和动态部署的新型网络体系已成为未来网络发展的必然趋势。在此背景下,网络功能虚拟化（Network Functions Virtualization,NFV）应运而生,成为了近年来研究的热点。网络功能虚拟化是一种先进且高效的解决方案,但NFV实施需要面对一个不可忽视的问题,即NFV资源分配（NFV Resource Allocation,NFV-RA）。在NFV资源分配过程中,虚拟网络功能放置（VNF Placement,VNF-P）和虚拟网络功能调度（VNF Scheduling,VNF-S）是最为重要的两个环节。VNF-P问题旨在对已有的SFC进行VNF放置,而VNF-S问题基于VNF-P阶段的放置结果对VNF进行调度。本文研究了动态网络环境下的VNF-S问题,以最小化服务功能链的最大完成时间为目标。此外,VNFP与VNF-S相互关联缺一不可,将两个环节统筹考虑、全局寻优既是技术发展趋势,也是网络功能虚拟化落地面临的艰巨挑战之一。本文将VNF-P和VNF-S联合考虑,构建了一种VNF-P和VNF-S联合优化问题。进化算法旨在有限时间对解空间进行迭代搜索,以获得近似的全局最优解,在NP-hard问题求解上有显著优势。针对以上问题,本文提出了两种改进的进化算法。具体内容为如下两个方面:1)构建了一个动态环境下的VNF-S问题,最小化服务功能链的最大完成时间,针对调度过程中发生的随机事件,设计了事件响应重调度策略和周期性重调度策略。提出了一种改进的樽海鞘群算法用于解决VNF-S问题,该算法采用整数编码转换策略适配该问题。并且,提出的精英进化策略不仅能加快算法收敛,也增强算法全局搜索能力。实验数据表明,本文提出的算法在服务功能链完成时间评价指标上均优于多种主流的进化算法。2)构建了一个VNF-P和VNF-S联合优化问题,在满足相关约束下,最小化服务功能链的最大完成时间。提出一种改进的探路者算法,具有三种改进策略:精英保留策略用于加快算法收敛;多种群并行进化策略增强全局搜索能力,避免陷入局部最优;个体交叉和变异策略减小对个体解的破坏,提高了局部搜索能力和种群多样性。本文提出的算法相较于多种进化算法在服务功能链完成时间评价指标上均有显著优势。此外,还分析测试环境中的部分指标对实验结果影响,加强结论的可靠性和说服力。
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