【摘 要】
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软件定义网络（software defined network, SDN）应用范围的扩大带来了应用需求多样化的挑战。利用数字孪生（digital twin, DT）增强SDN的实时分析、推演和控制能力，能更好地满足各种应用场景需求。然而，当前SDN的数字孪生构建面临着时延需求高、计算开销大、资源协调难的问题。因此，以应用需求为导向，在网络可用计算资源约束下，提出了一种新型的可变粒度数字孪生（var
【基金项目】
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国家自然科学基金联合基金资助项目（U1705263）； 云南电网科技项目（YNKJXM20200172）； 衢州科技专项资助项目（2021D013）；
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软件定义网络（software defined network, SDN）应用范围的扩大带来了应用需求多样化的挑战。利用数字孪生（digital twin, DT）增强SDN的实时分析、推演和控制能力，能更好地满足各种应用场景需求。然而，当前SDN的数字孪生构建面临着时延需求高、计算开销大、资源协调难的问题。因此，以应用需求为导向，在网络可用计算资源约束下，提出了一种新型的可变粒度数字孪生（variable granularity digital twin, VGDT）思想及其构建技术。VGDT结合网络可用计算资源分布特征，建立了保证数字孪生时延和完整度的多节点资源协同优化模型。在此基础上，利用混合编码遗传算法对该模型进行求解，获得最佳映射数据粒度和数字孪生部署方案，指导数字孪生的构建过程。仿真结果表明，与现有模式相比，在网络计算资源约束下，VGDT具有更高的数字孪生模型完整度和有效性。
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