基于SDN的胖树数据中心网络多路径负载均衡算法研究

软件定义网络SDN(Software Defined Network)通过将网络设备的控制层与数据层分离解耦,能够实现网络的集中控制和流量的灵活转发,因此被广泛应用于数据中心等相关领域。在数据中心网络中,为了提高网络的带宽和吞吐量,多采用具有多路径特性的层次型网络拓扑结构,如胖树拓扑结构。然而传统路由算法对多路径的支持非常有限,无法充分利用网络剩余带宽。重点研究基于SDN的胖树数据中心网络多路径负载均衡算法。利用SDN网络集中控制的特点,获取多路径实时状态信息,计算各路径当前可用带宽,根据数据流的带宽需求选择最佳转发路径。实验结果表明,该算法无论在降低网络传播时延还是在提高网络吞吐量等方面都优于传统路由算法,能够实现胖树数据中心网络的多路径负载均衡。

基于多目标优化的软件定义网络负载均衡方案

针对软件定义网络(SDN)中控制平面的负载均衡问题,提出了一种基于多目标优化的动态交换机迁移算法(M-DSMA)。该算法首先将交换机与控制器之间的映射关系转变为0-1矩阵优化问题;其次,通过基于NSGA-II的多目标遗传算法同时优化控制平面负载均衡度和交换机迁移所产生的通信开销这两个相互冲突的目标。在多目标优化过程中,利用适应度函数选择个体进行交叉变异,随后采用快速非支配排序对种群进行精英策略,产生下一代种群,使得整个种群不断进化,搜索较优的解。仿真实验结果表示,相比于动态交换机迁移算法(DSMA),M-DSMA在有效均衡控制平面负载的同时,降低了30%~50%的通信开销,且在提高控制平面可扩展性方面具有明显优势。

安徽省集约经营人工林环境保护的研究

针对安徽省集约经营人工林环境保护中存在的关键问题,从集约经营人工林在保持水土、防止地力衰退和病虫害防治等方面系统研究人工林的生态环境保护效应,提出了集约经营人工林环境保护实施要点,为培育稳定而健康的人工林提供依据。