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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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文献信息
篇名 基于蚁群优化的SDN负载均衡算法研究
来源期刊 南京邮电大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 软件定义网络 蚁群优化算法 联合路径-服务器 负载均衡
年,卷(期) 2019,(1) 所属期刊栏目 通信与电子
研究方向 页码范围 52-61
页数 10页 分类号 TN911
字数 8464字 语种 中文
DOI 10.14132/j.cnki.1673-5439.2019.01.008
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 吴蒙 南京邮电大学江苏省通信与网络技术工程研究中心 105 657 12.0 19.0
2 陈思光 南京邮电大学江苏省通信与网络技术工程研究中心 10 11 2.0 3.0
3 窦浩铭 南京邮电大学江苏省通信与网络技术工程研究中心 5 9 2.0 3.0
4 胡静 江苏中烟工业有限责任公司信息中心 1 4 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
软件定义网络
蚁群优化算法
联合路径-服务器
负载均衡
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
南京邮电大学学报(自然科学版)
双月刊
1673-5439
32-1772/TN
大16开
南京市亚芳新城区文苑路9号
1960
chi
出版文献量(篇)
2234
总下载数(次)
13
总被引数(次)
14649
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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