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申请/专利权人：重庆大学
摘要：本发明公开基于不可行解指导遗传算法优化的虚拟网络嵌入方法，包括以下步骤：1对种群中每个染色体进行适应度计算；2对种群各个染色体进行选择、交叉和变异操作，得到节点嵌入方案；3根据得到的节点嵌入方案，对每个染色体进行对应虚拟节点和物理节点的模拟嵌入操作；4使用K最短路径方法为虚拟链路找到合适的物理链路集；5计算嵌入后的资源消耗情况、收益信息、节点占用率，并结合优化目标在种群中选择出最优的嵌入方案；6根据最优的嵌入方案进行真实的节点和链路部署。本发明可以实现最大化收益带价比的同时具有更高的VNR接受率，更好的满足用户的需求同时给互联网服务提供商InternetServiceProvider，ISP带来更高的收益。
主权项：1.基于不可行解指导遗传算法优化的虚拟网络嵌入方法，其特征在于，包括以下步骤：1获取当前的部署物理网络和到达的虚拟网络请求VNR。2判断虚拟网络是否已经达到生命周期tl，如果是，则进入步骤11，否则进入步骤3；3设定初始种群参数，进行种群初始化，并初始化最优解；4判断是否达到迭代次数I，若是，则进入步骤10，否则，进入步骤5；5对种群中每个染色体进行适应度计算；6对种群各个染色体进行选择、交叉和变异操作，得到节点嵌入方案；7根据得到的节点嵌入方案，对每个染色体进行对应虚拟节点和物理节点的模拟嵌入操作，判断是否违反约束条件1345，若违反则进入步骤11，否则进入步骤8；8使用K最短路径方法为虚拟链路找到合适的物理链路集，对链路集中的链路检查是否违反约束条件2、6，若所有链路均未违反，选择最短的路径作为一条嵌入链路，进入步骤9；若有链路违反，则择违反约束程度最小的路径作为一条嵌入链路，并记录约束违反值，进入步骤9，若不存在可嵌入路径，则进入步骤11；9计算嵌入后的资源消耗情况、收益信息、节点占用率，并结合优化目标在种群中选择出最优的嵌入方案，进入步骤4；10根据最优的嵌入方案进行真实的节点和链路部署，部署成功后，返回步骤1，等待下一次请求；11部署失败，返回步骤1。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆大学 基于不可行解指导遗传算法优化的虚拟网络嵌入方法
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