[发明专利]一种面向智能配电业务的虚拟网络资源分配方法

说明书

本发明公开了一种面向智能配电业务的虚拟网络资源分配方法，涉及通信技术领域；首先、针对基础设施层的每条链路，分别计算链路相关的四个评价指标并输入随机森林分类器模型中，输出各链路的可靠度；并利用各链路的故障率指标，计算所有链路对应的风险方差和；然后，对各链路的可靠度和所有链路的风险方差和进行加权求和，建立目标函数，并在满足目标函数最小的情况下，基于主链路映射算法求解，按照优先级从高到低的顺序为各业务分配从大到小的可靠度对应的主链路。最后，针对已分配主链路的各请求业务，通过带宽资源共享的辅链路映射算法，为其分别选择对应的辅链路；本发明保障了高可靠性业务的传输可靠，降低了辅链路映射带来的资源浪费。

技术领域

本发明涉及通信技术领域，具体是一种面向智能配电业务的虚拟网络资源分配方法。

背景技术

随着智能配电网的高速发展以及用户需求的增加，导致配电网业务的种类和数量日渐增多，传统的单一组网结构逐渐失去了对数量较高、种类繁多业务的承载能力，如带宽等因素。为了适配智能配电网发展带来的业务挑战，对传统网络升级或组建新的网络无疑提高了成本。

基于此，研究工作者提出网络虚拟化技术，使得逻辑隔离的多个虚拟网络共享底层物理网络的数据资源，实现网络资源的弹性管理。传统的虚拟映射算法是：为每一个业务在底层基础设施层都分配了一条路径，而当底层基础设施网络出现故障时，传统的虚拟映射算法难以保证为业务提供所需的网络资源传输的稳定性。

目前，已经有大量的文献对虚拟网络资源分配问题进行了研究，主要是考虑底层网络节点或链路失效时虚拟网络的可靠性问题。结合不同的机制，相应的出现了基于节点可靠性感知和共享路径保护的虚拟网映射算法RVNM，以及基于完全冗余机制的虚链路映射算法SVNE等。但是，智能配电网业务流量传输具有事件性、动态性，使得网络运行状态等可靠性指标频繁变化，虚拟业务往往难以映射到较为可靠的网络资源上。

考虑到虚链路的请求和实际路径的情况，从复杂的指标衡量得到可靠链路是极其重要的。针对这样的数据特点，结合随机森林的可靠性评估模型可以进一步提高业务映射到的网络资源的可靠性，同时通过神经网路模型预测基础设施层网络中各链路故障率，在此基础上建立业务风险均衡模型，可满足不同种类业务对传输质量的需求，同时降低了单点网络故障影响较多业务的风险。

此外，对于传统辅链路1:1映射带来的带宽冗余，提出主、辅链路不相交，以及共享带宽资源的辅链路其主链路在一定条件不相交等约束条件，同时最小化网络资源开销，构建辅链路带宽资源共享模型，可提高业务传输可靠性，同时降低业务映射的阻塞率。

发明内容

本发明针对虚拟网络业务的资源分配问题，为了保障高可靠性业务的传输可靠和降低辅链路映射的资源浪费，提出了一种面向智能配电业务的虚拟网络资源分配方法；通过搭建基础设施层、虚拟网络提供层以及虚拟业务请求层的虚拟资源分配网络模型，并在映射阶段包含基于网络状态感知和业务优先级的主链路映射算法，以及基于资源共享的辅链路映射算法，满足了各类业务对传输阶段的差异性需求。

所述的虚拟网络资源分配方法，具体步骤如下：

步骤一、针对基础设施层的当前链路l_s，计算链路故障率，链路剩余带宽，链路带宽利用率和链路业务阻塞率的四个评价指标；

链路的故障率：使用神经网络模型对当前链路l_s进行下一时刻故障率的预测；

具体为：

首先，收集样本链路在不同时刻的故障率，共得到n个故障率样本；

然后，对每个样本分别进行归一化处理；将归一化后的样本数据按时间先后顺序排序后分成n-k组，每组样本集合都包括k+1个样本；前k个样本作为神经网络模型的输入，最后一个样本作为输出；最后，对输出的各组样本结果进行反归一化计算，反归一化值即为下一时刻的故障率η_fault；