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一种结合遗传算法和聚类的软件定义网络控制器优化部署机制
被引量：
2
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作者
王冰彬
唐震洲
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2024年第11期1971-1978,共8页
对于逻辑上集中式和物理上分布式的多控制器软件定义网络SDN,控制器的放置直接影响网络的性能,包括时延、负载均衡等。因此,控制器放置问题MCP是软件定义网络中的一个非常重要的问题。基于上述分析,提出了一种融合遗传算法和k-medoid聚...
对于逻辑上集中式和物理上分布式的多控制器软件定义网络SDN,控制器的放置直接影响网络的性能,包括时延、负载均衡等。因此,控制器放置问题MCP是软件定义网络中的一个非常重要的问题。基于上述分析,提出了一种融合遗传算法和k-medoid聚类算法的启发式SDN MCP机制,称为GA-K-Medoids MCP机制,旨在最小化控制器与交换机之间以及不同控制器之间的传播时延,采用Internet2 OS3E和Palmetto 2种常见的网络拓扑对所提出的MCP机制进行了性能评估,并与其他机制进行了对比。仿真结果表明,GA-K-Medoids MCP能够为多控制器软件定义网络提供有效的低延迟的控制器部署方案。
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关键词
SDN
进化算法
多控制器部署
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职称材料
题名
一种结合遗传算法和聚类的软件定义网络控制器优化部署机制
被引量：
2
1
作者
王冰彬
唐震洲
机构
温州大学温州市智能网络重点实验室
出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2024年第11期1971-1978,共8页
基金
浙江省自然科学基金(LZ20F010008)。
文摘
对于逻辑上集中式和物理上分布式的多控制器软件定义网络SDN,控制器的放置直接影响网络的性能,包括时延、负载均衡等。因此,控制器放置问题MCP是软件定义网络中的一个非常重要的问题。基于上述分析,提出了一种融合遗传算法和k-medoid聚类算法的启发式SDN MCP机制,称为GA-K-Medoids MCP机制,旨在最小化控制器与交换机之间以及不同控制器之间的传播时延,采用Internet2 OS3E和Palmetto 2种常见的网络拓扑对所提出的MCP机制进行了性能评估,并与其他机制进行了对比。仿真结果表明,GA-K-Medoids MCP能够为多控制器软件定义网络提供有效的低延迟的控制器部署方案。
关键词
SDN
进化算法
多控制器部署
Keywords
software-defined networking(SDN)
evolutionary algorithm(EA)
multiple controllers placement(MCP)
分类号
TP342.3 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种结合遗传算法和聚类的软件定义网络控制器优化部署机制
王冰彬
唐震洲
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2024
2
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