车路协同网络中服务功能链可行时长优化映射算法

以车路协同网络为研究对象,针对物理链路间连通时长的差异性,本文提出优化可行时长的服务功能链映射算法。首先,建立车路协同的物理传输网络模型,并分别分析车车链路和车路链路的连通时长;其次,以映射可行时长为优化目标,以服务功能链的映射规则为约束,建立整数规划问题;最后,为求解该NP-hard问题,提出基于改进子图同构的映射算法,联合考虑车路协同环境中的节点属性、链路属性及链路间关联关系,设计剪枝策略,从而实现服务链路在物理链路上的组合优化映射。实验结果表明,通过考虑物理链路连通时长的差异性,并对其进行优化选择,提出算法在车间通信距离150 m和最大车速60 km·h^(-1)条件下,可将可行时长提升34.4%;同时,在车车通信范围、车辆数以及最大车辆速度这3项主要参数设置中均可验证发现,所提算法可有效提升映射可行时长。

基于可靠性保障的车联网中服务功能链映射算法

为支持未来交通系统中的海量服务,网络运营商将车辆作为移动智能终端加入物理设施网络来参与网络功能虚拟化是一种有前景的解决方案.然而,与静态网络不同,车联网的动态拓扑会使部分物理链路发生中断,使承载的虚拟链路失效,导致服务失败.以保障链路可靠性为约束,以提高服务映射成功率为优化目标,提出一种针对动态网络的服务功能链优化映射算法.首先,采用随机几何以及矩生成函数理论分析得出链路可靠性解析表达式,建立移动性物理网络中服务功能链的成功映射条件集合;其次,构造基于可靠性保障的服务功能链映射优化模型;最后,为了实现低复杂度求解,在可靠物理链路提取方案的基础上,采用子图同构的基本思想,结合匹配发散概率优化剪枝效率,并引入适应度匹配以提升映射成功率,从而提出高效映射算法.实验结果证明,与经典的属性排序映射算法以及设备位置映射算法相比,提出的算法能保障链路的可靠性,提高服务映射的成功率.