欢迎来到知嘟嘟! 联系电话:13095918853 卖家免费入驻,海量在线求购! 卖家免费入驻,海量在线求购!
知嘟嘟
我要发布
联系电话:13095918853
知嘟嘟经纪人
收藏
专利号: 2017104186272
申请人: 重庆邮电大学
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
专利领域: 电通信技术
更新日期:2024-02-23
缴费截止日期: 暂无
价格&联系人
年费信息
委托购买

摘要:

权利要求书:

1.一种基于软件定义网络架构的控制层部署方法,其特征在于,包括以下步骤:

1)、首先,综合考虑了正常运行以及链路故障在内的多种网络状态,通过对最坏情况时延进行概率加权求和的方式提出了网络状态时延作为新的时延优化目标,将控制器的部署问题抽象为一个通过合理的部署方式最小化网络状态时延的优化问题并构建模型;

2)基于粒子群算法的思想,提出了一种启发式控制层部署方法对该模型求解:将控制器的部署方案映射为无体积无质量的粒子,随机生成多种部署方案形成粒子种群,种群中的每个粒子通过在解空间中不断运动以获得新的位置与速度,粒子运动的过程受到由适应度所决定的局部最优解以及全局最优解的影响,通过粒子的位置与速度更新,逐步找到适应度最好的粒子作为全局最优解,并根据求解优化结果进行控制层部署。

2.根据权利要求1所述的基于软件定义网络架构的控制层部署方法,其特征在于,所述步骤1)通过对最坏情况时延进行概率加权求和的方式提出了网络状态时延作为新的时延优化目标,将控制器的部署问题抽象为一个通过合理的部署方式最小化网络状态时延的优化问题,具体包括:Min 其中Lwc(s0)表示网络无故障状态下经概率加权后的最坏情况时延,Lwc(si)表示由于链路ei失效引发的网络故障状态下经概率加权后的最坏情况时延。

3.根据权利要求2所述的基于软件定义网络架构的控制层部署方法,其特征在于,所述步骤2)基于粒子群算法的思想提出了一种启发式控制层部署方法具体包括以下步骤:

101、输入网络拓扑、需要部署的控制器数量、算法循环次数上限、最大惯性权重及最小惯性权重;

102、初始化粒子与种群,随机选取N种部署方案,从而形成粒子数目为N的种群;

103、对于粒子pi,以其位置属性中的每一维度xij为核心,向其周边直接相连的交换机节点位置随机选择一次,记录该次选择过程中xij到所选择节点的方向与距离作为粒子在该维度上的初始化速度方向与速度大小,粒子的速度由所有维度的速度构成,表示为Vi=(vi1…vij…vik);

104、初始化局部最优解,将每个粒子的初始位置设置为局部最优解;

105、初始化全局最优解,在局部最优解中选取适应度最好的粒子位置作为全局最优解;

106、粒子速度更新,从粒子每一维度的当前位置出发分别找到通向局部最优解与全局最优解所在位置的最短路径,最短路径中下一跳节点的方向作为粒子指向局部最优解与全局最优解的速度方向,其距离作为速度大小,分别记为 与 对各速度方向做矢量加法,其结果记为vtemp,选取粒子在该维度的相关链路中与vtemp夹角最小的链路方向作为该维度的速度方向,完成粒子速度更新;

107、完成粒子位置更新;

108、局部最优解更新,为粒子当前位置计算适应度,并与更新前粒子所在位置的适应度进行对比,若获得更好的适应度,则更新局部最优解,反之,则不变;

109、全局最优解更新;

110、检查全局最优解与当前迭代次数,若全局最优解达到收敛或当前迭代次数已达上限,算法结束,反之,返回106,进入下一次算法循环。

4.根据权利要求3所述的基于软件定义网络架构的控制层部署方法,其特征在于,所述步骤102初始化粒子与种群,随机选取N种部署方案,从而形成粒子数目为N的种群,具体包括:在拓扑中交换机的位置集合里随机选取k个位置部署控制器,依据最近邻原则将其余交换机划分给距其最近的控制器管理,从而形成一种部署方案,该部署方案对应一个粒子pi,其位置属性用每一维度的位置属性集合表示,即Xi=(xi1…xij…xik),其中控制器cj表示为粒子pi的第j维分量,其位置属性与速度属性分别为xij、vij,集合中的元素采用部署控制器的交换机位置编号进行编码。

5.根据权利要求1-4之一所述的基于软件定义网络架构的控制层部署方法,其特征在于,所述SDN网络中交换机与控制器采用带内连接,控制器采用co-locate方式部署,即控制器的部署位置从网络中所有交换机位置及其临近位置中选取。

6.根据权利要求3所述的基于软件定义网络架构的控制层部署方法,其特征在于,所述步骤105中粒子适应度通过计算网络状态时延获得,其表达式如下:其中Lwc(s0)表示网络无故障状态下经概率加权后的最坏情况

时延,Lwc(si)表示由于链路ei失效引发的网络故障状态下经概率加权后的最坏情况时延,S={s0,s1…sj…sm}为网络状态集合,其中包含一个所有链路均正常工作的网络正常状态s0,以及m个相互统计独立的单链路故障状态{s1,s2,s3.......sm}。

7.根据权利要求6所述的基于软件定义网络架构的控制层部署方法,其特征在于,所述网络无故障状态下经概率加权后的最坏情况时延Lwc(s0)通过下式获得:其中d(vij,ci)表示网络正常状态下交换机vij与其所属的控制器ci通过最短路径通信产生的传播时延, 为网络正常工作的概率, 表示链路ei的故障概率,C表示控制器集合,V代表交换机节点的集合,其中 表示控制器ci管理的交换机集合。

8.根据权利要求6所述的基于软件定义网络架构的控制层部署方法,其特征在于,所述由于链路ei失效引发的网络故障状态下经概率加权后的最坏情况时延Lwc(si)通过下式获得:其中d'(vij,ci)表示链路故障状态下交换机vij与控制器ci通过最短路径通信产生的传播时延, 表示链路ei失效导致网络故障的概率,在 的计算过程中对链路ei的失效概率进行归一化:

9.根据权利要求6所述的基于软件定义网络架构的控制层部署方法,其特征在于,所述步骤106中粒子速度更新通过下式完成:其中 与 分别代表粒子pi中第j维分量当前的速度与位置, 与 分别表示该维分量更新后的速度与位置,l1与l2被称之为学习因子,取l1=l2=1,,r1与r2为0到1之间随机选取的浮点数,w表示粒子速度更新时的惯性权重,通过下式获得:其中wmax为惯性权重的最大值,wmin为惯性权重的最小值,t为当前迭代次数的记录,tmax表示最大许可的迭代次数。

10.根据权利要求9所述的基于软件定义网络架构的控制层部署方法,其特征在于,所述107中粒子位置更新通过下式完成: