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基于蚁群优化的SDN负载均衡算法研究

作   者:
窦浩铭胡静陈思光吴蒙
作者机构:
南京邮电大学江苏省通信与网络技术工程研究中心江苏中烟工业有限责任公司信息中心
关键词:
蚁群优化算法负载均衡软件定义网络联合路径-服务器
期刊名称:
南京邮电大学学报(自然科学版)
基金项目:
面向稀疏应用场景的无线传感器网络关键技术研究
面向隐私保护的地理社交网络个性化推荐方法研究
i s s n:
1673-5439
年卷期:
2019 年 01 期
页   码:
52-61
摘   要:
针对传统负载均衡方法无法有效地获取网络设备中的统计数据或所考虑的负载均衡影响因素过于单一,从而导致效率低、灵活性差等问题,文中提出了联合考虑路径层面以及服务器层面的联合路径-服务器蚁群优化(JPSACO)算法,该算法额外增加对服务器层面的考量,自定义性能指标服务器繁忙程度(Server Busy Degree,SBD)以对服务器的实时状态进行量化表示,进而选定实时最优服务器;对路径层面的考量,利用元启发式的算法框架—蚁群算法,依据路径中每段链路的实时可用带宽,进而确定指向已选定服务器的最佳路径。最后,基于ODL(OpenDayLight)控制器在Mininet平台上对所提出的算法进行仿真。仿真结果表明,与最短路径优先(Shortest Path First,SPF)随机算法相比,文中提出的JPSACO算法拥有更好的服务质量(QoS)表现,即取得更大的吞吐量及更小的丢包率,表现出对网络资源优秀的管理及利用效果。
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