基于粒子群算法的跨域虛擬網(wǎng)絡(luò)映射方法及系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明提供了一種基于粒子群算法的跨域虛擬網(wǎng)絡(luò)映射方法，所述方法包括：當(dāng)接收到虛擬網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建請求時，VNP根據(jù)底層物理網(wǎng)絡(luò)的資源信息，為所述虛擬網(wǎng)絡(luò)的虛擬節(jié)點進(jìn)行資源匹配；若資源匹配成功，則根據(jù)粒子群算法得到的最優(yōu)的虛擬網(wǎng)絡(luò)劃分方案劃分所述虛擬網(wǎng)絡(luò)；根據(jù)所述虛擬網(wǎng)絡(luò)的劃分結(jié)果，將所述虛擬網(wǎng)絡(luò)映射到若干個InP中。本發(fā)明還提供了一種基于粒子群算法的跨域虛擬網(wǎng)絡(luò)映射系統(tǒng)，包括匹配模塊、劃分模塊及映射模塊。本發(fā)明采用粒子群算法來劃分虛擬網(wǎng)絡(luò)，能夠在較短時間內(nèi)得到最優(yōu)的劃分方案,有利于加速虛擬網(wǎng)絡(luò)映射。
【專利說明】基于粒子群算法的跨域虛擬網(wǎng)絡(luò)映射方法及系統(tǒng)

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及通信【技術(shù)領(lǐng)域】，具體涉及基于粒子群算法的跨域虛擬網(wǎng)絡(luò)映射方法及 系統(tǒng)。

【背景技術(shù)】
[0002] 虛擬網(wǎng)絡(luò)映射是網(wǎng)絡(luò)虛擬化的重要內(nèi)容，即將虛擬網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點和鏈路映射到合適 的物理節(jié)點和鏈路上。盡管，小規(guī)模的虛擬網(wǎng)絡(luò)（VirtualNetwork，VN)可以被完全映射到 一個基礎(chǔ)設(shè)施提供商（InfrastructureProvider,InP)中，但是大規(guī)模的VN往往需要被映 射到多個InP中。這就引出了對跨域虛擬網(wǎng)絡(luò)映射的研究?？缬蛱摂M網(wǎng)絡(luò)映射引出了對虛 擬網(wǎng)絡(luò)提供商（VirtualNetworkProvider,VNP)的需求。VNP是介于服務(wù)提供商（Service Provider，SP)和InP中間的一層，它負(fù)責(zé)從InP收集物理網(wǎng)絡(luò)資源的信息。當(dāng)SP收到VN 請求時，SP以自己的方式表示VN，并把VN發(fā)送給VNP。根據(jù)收集的物理網(wǎng)絡(luò)的信息，VNP組 裝VN，以滿足客戶的需求。
[0003] 在實際的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，每個InP是自治域，往往不愿意公開自己物理網(wǎng)絡(luò)的所有 信息。因此，VNP只能收集到關(guān)于底層網(wǎng)絡(luò)有限的信息。因此，基于有限信息公開的跨域虛 擬網(wǎng)絡(luò)映射是一個亟待解決的問題。已經(jīng)有一些關(guān)于跨域虛擬網(wǎng)絡(luò)映射的研究。已有一 些文獻(xiàn)對跨域虛擬網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了研究。對已有的文獻(xiàn)進(jìn)行檢索、比較和分析，篩選出如下與本 發(fā)明相關(guān)度比較高的技術(shù)信息：文獻(xiàn)方案1 :《P〇lyViNE:Policy_basedvirtualnetwork embeddingacrossmultipledomains》提供了一種分布式的虛擬網(wǎng)絡(luò)跨域映射方案。在這 種方案中，虛擬網(wǎng)絡(luò)跨域映射是由SP和InP協(xié)商，InP和InP協(xié)商來實現(xiàn)的。當(dāng)一個VN請 求到達(dá)時，SP至少需要知道一個InP，將VN轉(zhuǎn)發(fā)給該InP。該InP承擔(dān)它能夠映射的那部分 VN，然后將VN剩余的部分轉(zhuǎn)發(fā)給其他的InP，直到VN被全部映射，返回映射成功，或者VN不 能被完全映射，返回映射失敗。文獻(xiàn)方案2 :《Multi_DomainVirtualNetworkEmbedding withLimitedInformationDisclosure》提供了一種基于有限信息公開的跨域虛擬網(wǎng)絡(luò)映 射方案。包括討論了InP公開信息的程度。探究了基于有限信息公開的跨域虛擬網(wǎng)絡(luò)映射 的可行性，并用確切式的方法解決虛擬網(wǎng)絡(luò)的劃分問題。
[0004] 上述文獻(xiàn)方案1和2,是協(xié)商機制的跨域虛擬網(wǎng)絡(luò)映射方案，可以充分考慮SP和 InP雙方的意愿。然而，SP和InP協(xié)商，InP和InP協(xié)商，都會引出額外的網(wǎng)絡(luò)傳輸費用。而 且他們沒有考慮邊界節(jié)點的信息。所以這兩種方案可能會得到次優(yōu)的跨域虛擬網(wǎng)絡(luò)映射結(jié) 果。上述文獻(xiàn)方案2探究了基于有限信息公開的跨域虛擬網(wǎng)絡(luò)映射的可行性。在解決虛擬 網(wǎng)絡(luò)分割時，采用的確切式的方法，沒有進(jìn)一步考慮網(wǎng)絡(luò)分割的效率問題。在映射小規(guī)模的 虛擬網(wǎng)絡(luò)時，該方法能較快的得到映射結(jié)果。當(dāng)映射大規(guī)模的虛擬網(wǎng)絡(luò)時，確切式的虛擬網(wǎng) 絡(luò)劃分方法的效率會不高。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 針對現(xiàn)有技術(shù)的缺陷，本發(fā)明提供一種跨域虛擬網(wǎng)絡(luò)映射方法及系統(tǒng)，針對跨域 虛擬網(wǎng)絡(luò)映射的網(wǎng)絡(luò)分割階段，采用粒子群算法在較短時間內(nèi)得到最優(yōu)的劃分方案來劃分 虛擬網(wǎng)絡(luò)，且有利于加速虛擬網(wǎng)絡(luò)映射。
[0006] 第一方面，本發(fā)明提供了一種基于粒子群算法的跨域虛擬網(wǎng)絡(luò)映射方法，所述方 法包括：
[0007] 當(dāng)接收到虛擬網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建請求時，虛擬網(wǎng)絡(luò)提供商VNP根據(jù)底層物理網(wǎng)絡(luò)的資源信 息，為所述虛擬網(wǎng)絡(luò)的虛擬節(jié)點進(jìn)行資源匹配；
[0008] 若資源匹配成功，則根據(jù)粒子群算法得到的最優(yōu)的虛擬網(wǎng)絡(luò)劃分方案劃分所述虛 擬網(wǎng)絡(luò)；
[0009] 根據(jù)所述虛擬網(wǎng)絡(luò)的劃分結(jié)果，將所述虛擬網(wǎng)絡(luò)映射到若干個基礎(chǔ)設(shè)施提供商 InP中。
[0010] 優(yōu)選地，所述接收到虛擬網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建請求之前，所述方法還包括：
[0011] 對VNP的關(guān)于底層物理網(wǎng)絡(luò)的資源信息進(jìn)行初始化，所述底層物理網(wǎng)絡(luò)的資源信 息包括域內(nèi)物理節(jié)點信息、邊界節(jié)點信息及邊界鏈路信息。
[0012] 優(yōu)選地，所述域內(nèi)物理節(jié)點信息包括節(jié)點類型、位置，單位容量的價格；所述邊界 節(jié)點信息包括所屬InP;所述邊界鏈路信息包括鏈路的端點及鏈路的價格。
[0013] 優(yōu)選地，所述根據(jù)粒子群算法得到的最優(yōu)的虛擬網(wǎng)絡(luò)劃分方案劃分所述虛擬網(wǎng) 絡(luò)，包括：
[0014] 初始化粒子群，包括初始化粒子的位置、速度、最優(yōu)位置及種群最優(yōu)位置；
[0015] 根據(jù)粒子速度和位置的更新公式，更新粒子的位置和速度；
[0016] 根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)計算更新后的粒子的適應(yīng)度，針對各粒子，若更新后粒子的適應(yīng) 度大于更新前粒子的適應(yīng)度，則將更新后粒子的位置賦予所述粒子的最優(yōu)位置；若更新后 粒子的適應(yīng)度也大于種群最優(yōu)位置的適應(yīng)度，則將所述粒子更新后的位置賦予種群最優(yōu)位 置；
[0017] 更新粒子的最優(yōu)位置及種群最優(yōu)位置，直至達(dá)到預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)，將最終的種群 最優(yōu)位置作為最優(yōu)虛擬網(wǎng)絡(luò)劃分方案。
[0018] 優(yōu)選地，所述適應(yīng)度函數(shù)為：

【權(quán)利要求】
1. 一種基于粒子群算法的跨域虛擬網(wǎng)絡(luò)映射方法，其特征在于，所述方法包括： 當(dāng)接收到虛擬網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建請求時，虛擬網(wǎng)絡(luò)提供商VNP根據(jù)底層物理網(wǎng)絡(luò)的資源信息， 為所述虛擬網(wǎng)絡(luò)的虛擬節(jié)點進(jìn)行資源匹配； 若資源匹配成功，則根據(jù)粒子群算法得到的最優(yōu)的虛擬網(wǎng)絡(luò)劃分方案劃分所述虛擬網(wǎng) 絡(luò)； 根據(jù)所述虛擬網(wǎng)絡(luò)的劃分結(jié)果，將所述虛擬網(wǎng)絡(luò)映射到若干個基礎(chǔ)設(shè)施提供商InP 中。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述接收到虛擬網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建請求之前，所述 方法還包括： 對VNP的關(guān)于底層物理網(wǎng)絡(luò)的資源信息進(jìn)行初始化，所述底層物理網(wǎng)絡(luò)的資源信息包 括域內(nèi)物理節(jié)點信息、邊界節(jié)點信息及邊界鏈路信息。
3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述域內(nèi)物理節(jié)點信息包括節(jié)點類型、位 置，單位容量的價格；所述邊界節(jié)點信息包括所屬InP;所述邊界鏈路信息包括鏈路的端點 及鏈路的價格。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)粒子群算法得到的最優(yōu)的虛擬 網(wǎng)絡(luò)劃分方案劃分所述虛擬網(wǎng)絡(luò)，包括： 初始化粒子群，包括初始化粒子的位置、速度、最優(yōu)位置及種群最優(yōu)位置； 根據(jù)粒子速度和位置的更新公式，更新粒子的位置和速度； 根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)計算更新后的粒子的適應(yīng)度，針對各粒子，若更新后粒子的適應(yīng)度大 于更新前粒子的適應(yīng)度，則將更新后粒子的位置賦予所述粒子的最優(yōu)位置；若更新后粒子 的適應(yīng)度也大于種群最優(yōu)位置的適應(yīng)度，則將所述粒子更新后的位置賦予種群最優(yōu)位置； 更新粒子的最優(yōu)位置及種群最優(yōu)位置，直至達(dá)到預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)，將最終的種群最優(yōu) 位置作為最優(yōu)虛擬網(wǎng)絡(luò)劃分方案。
5. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述適應(yīng)度函數(shù)為：
其中，Nv是虛擬節(jié)點集合，Np是邊界節(jié)點集合，C(nv，ns)表示將虛擬節(jié)點nv映射到邊界 節(jié)點ns上的花費，CQij,Pmn)表示將虛擬鏈路Iij映射到路徑pmn上的花費。
6. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述粒子速度和位置的更新公式為： Vid =ωVid+Pi(P-Bestid-Xid)+P2(G_Bestd_xid) Xid一Xid*Vid 其中，ω是慣性權(quán)重，P1是個體的認(rèn)知權(quán)重，p2是全局權(quán)重，且ω+Ρι+ρ2 = 1，xid表示 粒子i的第d個虛擬節(jié)點被映射到邊界節(jié)點的編號，Vid表示粒子i的第d個虛擬節(jié)點的速 度，P_Bestid表不粒子的最優(yōu)位置，G_Bestd表不種群的最優(yōu)位置。
7. -種基于粒子群算法的跨域虛擬網(wǎng)絡(luò)映射系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括： 匹配模塊，用于當(dāng)接收到虛擬網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建請求時，虛擬網(wǎng)絡(luò)提供商VNP根據(jù)底層物理網(wǎng) 絡(luò)的資源信息，為所述虛擬網(wǎng)絡(luò)的虛擬節(jié)點進(jìn)行資源匹配； 劃分模塊，用于當(dāng)資源匹配成功時，則根據(jù)粒子群算法得到的最優(yōu)的虛擬網(wǎng)絡(luò)劃分方 案劃分所述虛擬網(wǎng)絡(luò)； 映射模塊，用于根據(jù)所述虛擬網(wǎng)絡(luò)的劃分結(jié)果，將所述虛擬網(wǎng)絡(luò)映射到若干個基礎(chǔ)設(shè) 施提供商InP中。
8. 根據(jù)權(quán)利要求7所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)還包括： 初始化模塊，用于對VNP的關(guān)于底層物理網(wǎng)絡(luò)的資源信息進(jìn)行初始化，所述底層物理 網(wǎng)絡(luò)的資源信息包括域內(nèi)物理節(jié)點信息、邊界節(jié)點信息及邊界鏈路信息。
9. 根據(jù)權(quán)利要求8所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述域內(nèi)物理節(jié)點信息包括節(jié)點類型、位 置，單位容量的價格；所述邊界節(jié)點信息包括所屬InP;所述邊界鏈路信息包括鏈路的端點 及鏈路的價格。
10. 根據(jù)權(quán)利要求7所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述劃分模塊，具體用于： 初始化粒子群，包括初始化粒子的位置、速度、最優(yōu)位置及種群最優(yōu)位置； 根據(jù)粒子速度和位置的更新公式，更新粒子的位置和速度； 根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)計算更新后的粒子的適應(yīng)度，針對各粒子，若更新后粒子的適應(yīng)度大 于更新前粒子的適應(yīng)度，則將更新后粒子的位置賦予所述粒子的最優(yōu)位置；若更新后粒子 的適應(yīng)度也大于種群最優(yōu)位置的適應(yīng)度，則將所述粒子更新后的位置賦予種群最優(yōu)位置； 更新粒子的最優(yōu)位置及種群最優(yōu)位置，直至達(dá)到預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)，將最終的種群最優(yōu) 位置作為最優(yōu)虛擬網(wǎng)絡(luò)劃分方案。
【文檔編號】H04L12/46GK104468308SQ201410594417
【公開日】2015年3月25日 申請日期:2014年10月29日 優(yōu)先權(quán)日:2014年10月29日
【發(fā)明者】王穎, 李文璟, 郭凱玲, 邱雪松, 肖藹玲 申請人:北京郵電大學(xué)