[發(fā)明專利]一種基于軟件定義網(wǎng)絡(luò)的服務(wù)感知的流策略定制方法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201810025363.9 | 申請日: | 2018-01-11 |
| 公開(公告)號: | CN108259367B | 公開(公告)日: | 2022-02-22 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 尚鳳軍;胡尚平 | 申請(專利權(quán))人: | 重慶郵電大學(xué) |
| 主分類號: | H04L47/10 | 分類號: | H04L47/10;H04L47/24;H04L47/125;H04L47/2483;H04L47/2441 |
| 代理公司: | 重慶市信立達(dá)專利代理事務(wù)所(普通合伙) 50230 | 代理人: | 包曉靜 |
| 地址: | 400065 重*** | 國省代碼: | 重慶;50 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 基于 軟件 定義 網(wǎng)絡(luò) 服務(wù) 感知 策略 定制 方法 | ||
1.一種基于軟件定義網(wǎng)絡(luò)的服務(wù)感知的流策略定制方法,其特征在于,所述基于軟件定義網(wǎng)絡(luò)的服務(wù)感知的流策略定制方法包括:
運用機器學(xué)習(xí)中的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法作為訓(xùn)練模型,對歷史數(shù)據(jù)庫中的大量流數(shù)據(jù)樣本進行訓(xùn)練,并通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法中的前向傳播和逆向反饋不斷迭代更新權(quán)重w和偏置b,訓(xùn)練出一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類器,并加入彈性機制自適應(yīng)調(diào)整分類模型的粗細(xì)粒度;
對識別分類模塊中識別出的服務(wù)流進行滿足多QoS約束的路徑計算,其中運用到了最大最小蟻群算法,并將鏈路利用率作為附加約束條件,使用評價指標(biāo)計算路徑評分,同時對于多約束QoS路徑算法找不到可行解的情況,將保證剩余最大帶寬為主要約束,然后加入懲罰因子對不滿足約束的路徑做懲罰冪計算,最后根據(jù)路徑的最終評分來選擇最優(yōu)路徑。
2.如權(quán)利要求1所述的基于軟件定義網(wǎng)絡(luò)的服務(wù)感知的流策略定制方法,其特征在于,流信息采集方法如下:當(dāng)檢測到大象流時,會有p的概率被復(fù)刻一份存儲到歷史數(shù)據(jù)庫中,其中p的值依賴于網(wǎng)絡(luò)狀態(tài);如果該流被選擇存儲,特征信息將被提取并存儲到控制器的歷史數(shù)據(jù)庫中;
服務(wù)分類模型將識別出的服務(wù)流信息交由服務(wù)流策略調(diào)度模塊中做處理,通過對服務(wù)信息的評估制定QoS約束條件,使用改進的蟻群算法計算可行路徑,然后將得到的路徑信息再交由基礎(chǔ)控制器模塊的流表讀寫中進行轉(zhuǎn)發(fā)策略的安裝;手動策略管理用于網(wǎng)絡(luò)管理員自主調(diào)整策略。
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