[发明专利]一种SD-WAN场景下的动态多目标虚拟网络映射方法

权利要求书

1.一种SD-WAN场景下的动态多目标虚拟网络映射方法，其特征在于，该映射方法将传统的VNE算法适配到SD-WAN场景中，所述映射方法包括以下步骤：

步骤一，建立WAN中物理网络模型，建立SD-WAN中虚拟网络模型，建立互联网时延模型和带宽敏感模型；

步骤二，针对虚拟服务请求，引入时延权重和高带宽敏感度权重，建立基于时延高带宽的多目标虚拟网络映射问题的模型；

步骤三，采用遗传算法求取所述多目标虚拟网络映射问题的模型的解，得到虚拟节点映射方案；

步骤四，基于优化后的虚拟节点映射方案，得到最终的虚拟网络映射方案。

2.根据权利要求1所述的一种SD-WAN场景下的动态多目标虚拟网络映射方法，其特征在于，所述步骤一中物理网络模型为：

G^s＝(N^s,L^s)，其中N^s代表广域网中的节点集合，而L^s代表广域网中的物理链路集合；物理节点属性包含CPU，物理链路属性包含带宽和时延；

虚拟网络模型为：

G^r＝(N^r,L^r)代表，其中N^r和L^r分别表示SD-WAN虚拟网络中的节点集合和链路集合，虚拟节点属性包含CPU，虚拟链路属性包含带宽；

互联网时延模型为：

互联网时延模型为平均端到端时延，其中包含传播时延和排队时延：其中p_prop表示传播时延，p_que表示排队时延；

带宽敏感模型为：

其中u_ls表示物理链路l^s的利用率，L表示承载虚拟服务的物理路径的长度，公式表示承载服务的物理路径的平均可用带宽，q是高带宽敏感性中链路带宽和链路利用率优化的权重。

3.根据权利要求1所述的一种SD-WAN场景下的动态多目标虚拟网络映射方法，其特征在于，所述步骤二中建立的基于时延高带宽的多目标优化问题的模型为：

满足约束：

其中，分别是虚拟链路l^r的时延敏感权重和高带宽敏感度权重，并且

4.根据权利要求1所述的一种SD-WAN场景下的动态多目标虚拟网络映射方法，其特征在于，所述步骤三具体为：

步骤3.1，染色体编码，将每个虚拟节点映射解决方案编码为一条染色体，虚拟网络请求包含N个虚拟节点，则将染色体编码为N维向量，其中每个维都是一个整数，该整数值用于指示对应的虚拟节点映射到的物理节点编号；

步骤3.2，染色体初始化，使用标志数组来记录虚拟节点映射到的物理节点编号，避免一个物理节点多个虚拟节点的情况，生成初始虚拟节点映射方案，即初代染色体；

步骤3.3，交叉函数问题，将虚拟节点映射数组的部分元素进行交叉运算；

步骤3.4，变异函数问题，一个虚拟节点映射方案变异后返回两种虚拟节点映射方案，随机产生两个突变位，然后原始虚拟节点映射方案根据相应的突变位置进行突变；

步骤3.5，遗传算法的适应度函数是多目标模型的目标函数，对于任何虚拟节点映射方案，将每个虚拟链路映射到一条使其多目标值最小的物理路径，并将所有虚拟链路相对应的物理路径的多目标值相加，得到全局适应度函数值；

步骤3.6，根据步骤3.5得到的全局适宜度函数值，选出其中最小的几种虚拟节点映射方案，回到步骤3.3，直到达到迭代次数。

5.根据权利要求4所述的一种SD-WAN场景下的动态多目标虚拟网络映射方法，其特征在于，所述步骤3.2中设定每个物理节点只能映射一个虚拟节点。

6.根据权利要求5所述的一种SD-WAN场景下的动态多目标虚拟网络映射方法，其特征在于，所述步骤3.3具体为：将上一代虚拟节点映射分为若干成对的组，每个组执行以下步骤：对于包含n个节点的虚拟网络，随机生成两个突变位t1，t2(t1t2)，然后交换成对组突变位t1至t2之间的节点号。