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基于SDN的优化遗传蚁群混合算法研究

Research on optimization genetic ant colony hybrid algorithm based on SDN
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摘要 互联网技术的飞速发展使网络规模不断扩大,传统的路由算法已然不能满足用户的不同服务质量(QoS)需求。针对以上问题,结合遗传算法和优化蚁群算法的优点,提出了一种基于优化遗传蚁群的混合算法。通过在Mininet平台上搭建网络拓扑并进行仿真实验,结果表明,该算法在遗传算法阶段全局搜索能力强,在优化蚁群算法阶段的收敛速度加快,对比其他算法使用更少的运行时间、时延和带宽占用率,能够更好地适应差异化网络。 With the rapid development of Internet technology,the scale of the network continues to expand,and the traditional routing algorithms can no longer meet the different quality of service(QoS)requirements of users.A hybrid algorithm based on optimized genetic ant colony algorithm is proposed,which combines the advantages of genetic algorithm and optimized ant colony algorithm to address the above issues.By building a network topology on the Mininet platform and conducting simulation experiments.The results show that the algorithm has strong global search ability in the genetic algorithm stage,and faster convergence speed in the optimization ant colony algorithm stage.Compared with other algorithms,it uses less runtime,latency,and bandwidth occupancy,and can better adapt to differentiated networks.
作者 孙中祥 高刃 Sun Zhongxiang;Gao Ren(Department of Electrical and Information Engineering,Hubei University of Automotive Technology,Shiyan 442002,China)
出处 《现代计算机》 2024年第18期60-65,共6页 Modern Computer
基金 湖北省教育厅重点科研项目(D20211802) 湖北省科技厅重点研发计划项目(2022BEC008)。
关键词 软件定义网络 服务质量 路由优化 混合算法 SDN quality of service routing optimization hybrid algorithm
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