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基于蚁群优化的多路径流量调度算法
作者:刘奕a b 李建华a 陈玉b 
单位:空军工程大学 a.信息与导航学院  b.研究生学院 西安 710000 
关键词:数据中心  流量调度  大象流  老鼠流  蚁群优化 
分类号:TP393
出版年,卷(期):页码:2020,27(12):6-10
摘要:

针对数据中心大象流碰撞频繁、链路拥塞严重和负载不均衡等问题,提出一种基于蚁群优化的多路径流量调度算法。算法结合网络拓扑结构多路径特点和软件定义网络全局视图优势,首先通过sFlow控制器进行大小流检测;然后采用K短路径算法在最短路径的基础上增加非最短路径,并计算路径库中的各路径关键度,选取关键度较小的路径作为待选路径,降低调度算法开销;最后根据大小流特点,分别设置蚁群算法中的链路传输代价和信息素更新方式,通过计算最佳路径数和分配权重实现多路径流量调度。仿真实验表明,在不同类型流量模式下,所提算法有效提高了平均网络对分带宽,降低了最大链路利用率,减少了传输平均时延。

基金项目:
国家自然科学基金(61174162);国家社会科学基金(15 BGJ007)
作者简介:
刘奕(1983 —),女,江苏南京人,博士生,工程师,研究方向为装备作战使用与保障。
参考文献:
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