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一种适用于SDN网络的路径择优蚁群遗传算法

Research on an ant colony genetic algorithm for path selection in SDN networks
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摘要 SDN网络中,控制面与数据转发面通过解耦方式,实现数据的高效传输,适用于大型复杂网络的运行和维护。本文结合蚁群算法(ACO)和遗传算法(GA)两种算法的优点,提出一种基于蚁群遗传算法(ACO-GA)的SDN网络路径择优方法,通过实验仿真,相较于遗传算法和蚁群算法,ACO-GA算法性能优于两种单独算法的性能,更适合应用于SDN网路中的路径择优。 In SDN networks,the control surface and data forwarding surface are decoupled to achieve efficient data transmission,which is suitable for the operation and maintenance of large and complex networks.Combining the advantages of both ant colony optimization(ACO)and genetic algorithm(GA),a path optimization method for SDN networks based on ant colony genetic algorithm(ACO-GA)is proposed.Through experimental simulation,compared to genetic algorithm and ant colony optimization,ACO-GA algorithm outperforms the two separate algorithms,and is more suitable for path optimization in SDN networks.
作者 刘伟 邹磊 龚珣 姚文鹏 范丽军 姚俊 Liu Wei;Zou Lei;Gong Xun;Yao Wenpeng;Fan Lijun;Yao Jun(Unit 63788 of the Chinese People's Liberation Army,Weinan 714000,Shaanxi,China;Unit 63767 of the Chinese People's Liberation Army,Xi'an 71000,China)
出处 《船电技术》 2023年第7期93-96,共4页 Marine Electric & Electronic Engineering
关键词 SDN 局部最优 迭代 ACO-GA SDN local optimum iteration ACO-GA
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参考文献6

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