基于多目标约束遗传算法的SDN路径增强算法

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SDN控制器的出现有效地解决了传统网络设施僵化等问题,它可以通过自身的网络拓扑模块掌握全局拓扑,并且计算出符合全局最优的网络路径。但是,在现如今的网络环境日益复杂,想要计算出可以有效满足带宽、时延、丢包率等约束条业务的路由变得尤为困难,传统的精确算路算法已经很难满足各种网络业务的需求。实际上计算满足多目标多约束的路径问题本质上属于多目标优化问题(MOP),很难用精确地数学方法解决。所以这里借助启发式算法的思想,针对该问题,本文提出了一种改进的多目标约束遗传算法来找到全局最优的路径,在传统遗传算法的基础下根据网络的特性,对初始中种群生成的算法进行了改进,使得初始路径即满足大部分的约束条件,实现对传统的计算路径算法的增强及优化的目标。实验结果表示该算法可以在满足各种业务约束条件的前提下达到多个路径优化目标的效果。
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