基于贝叶斯网络的SDON控制器自学习负载均衡算法

• 作者: 梁思远 蒋雯丽 赵峰 赵芳利
• 来源期刊: 光通信技术
• 学科: 工学
• 关键词: 软件定义光网络 贝叶斯网络 强化学习 控制器负载均衡
• 年，卷（期）: 2019,（12）
• 所属期刊栏目: 光网络
• 页码范围: 10-15
• 页数: 6页
• 分类号: TP393.0
• 字数: 4915字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13921/j.cnki.issn1002-5561.2019.12.003

摘要

随着软件定义光网络(SDON)规模的增大,需多个控制器共同为全网提供服务,而控制器负载均衡问题影响到全网服务能力和网络生存性.提出一种基于贝叶斯网络的SDON控制器自学习负载均衡算法.首先,在考虑控制器负载、控制器吞吐量和光交换机迁移时延等控制器相关参数的情况下,利用贝叶斯网络预测负载拥塞程度;其次,结合强化学习算法作出最优动作决策,并利用反馈机制实现参数权重的自我调节,从而调整控制器负载拥塞程度实现负载均衡.仿真结果表明:与Q-learning算法相比,该算法更好地实现了控制器负载均衡功能,更快地提高了负载均衡效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁思远	西安邮电大学通信与信息工程学院	6	0	0.0	0.0
2	蒋雯丽	西安邮电大学通信与信息工程学院	2	0	0.0	0.0
3	赵芳利	西安邮电大学通信与信息工程学院	2	0	0.0	0.0
4	赵峰	西安邮电大学通信与信息工程学院	6	2	1.0	1.0