CN114244720A - 一种sdn环境下基于改进粒子群算法的多控制器部署方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种SDN环境下基于改进粒子群算法的多控制器部署方法，该部署方法包括：将网络拓扑初始化；将网络拓扑中的所有节点划分为k个控制域；初始化粒子种群，包括学***均时延并维持各控制器间的负载均衡。

Description

一种SDN环境下基于改进粒子群算法的多控制器部署方法
技术领域
本发明涉及软件定义网络(SDN)技术领域，特别是一种SDN环境下基于改进粒子群算法的多控制器部署方法。
技术背景
近年来，随着信息通信技术的迅猛发展与普及，产生了一系列流量需求巨大且时延敏感的新兴业务，如智能驾驶、远程医疗等。传统网络由于架构落后等问题，难以满足运营商和广大用户群体的需求。因此，SDN(software defined networking，软件定义网络)应运而生，为解决这类问题提供了新思路。
SDN是一种逻辑集中控制的新网络架构，主要有以下特点：数据平面与控制平面解耦合，二者不再相互依赖；网络开放可编程，SDN为使用者提供了通用API接口，便于对网络进行管理。
早期SDN网络多为单控制器结构，但这种结构无法承担大型网络的管理任务，且存在致命的单点故障等问题。因此多控制器结构的SDN网络成为了主流。早在2012年，Heller等人指出SDN多控制器部署问题是一个NP-hard问题，并对多控制器部署问题做了一个总结：给定一个拓扑，需要部署多少个控制器以及控制器该部署在何处。2018年，Sahoo则分别评估了经典粒子群算法和经典萤火虫算法在SDN多控制器部署问题中的性能。
综上所述，本发明提供一种基于改进粒子群算法的多控制器部署方法，旨在降低网络中的平均时延与维持负载均衡。
发明内容
本发明的目的在于提供一种SDN环境下基于改进粒子群算法的多控制器部署方法，该方法将粒子群算法中的惯性权重式进行改进，能够降低网络中的平均时延。
假设网络拓扑中有n个节点，需要部署k个控制器，所有节点均代表一台交换机，且都可能被部署一个控制器。每一个粒子代表一种部署方案。
一种SDN环境下基于改进粒子群算法的多控制器部署方法，包括以下步骤：
步骤S1：网络拓扑初始化。获取SDN网络拓扑，计算网络中各节点间的最短距离，得到各节点间的时延。
步骤S2：社区检测划分控制域。采取社区检测方法，利用S1中得到的各节点间的最短距离，将网络划分为k个不同的控制域。
步骤S3：初始化粒子种群。利用S2中划分好的控制域，将控制器的数量与控制域的数量设为相同，即k。在每一个控制域内随机取一个节点作为控制器部署的初始位置，并将其设为局部最优pbest和全局最优gbset。
步骤S4：计算粒子群中的各粒子的适应值，并更新局部最优pbest和全局最优gbset。
步骤S5：根据公式对粒子的速度v和位置x进行更新。
步骤S6：设置迭代结束条件，判断是否迭代结束，结束则进入S7，否则进入S4。
步骤S7：输出控制器部署方案及其适应值。
进一步，所述步骤S1具体包括：
S1.1：对网络拓扑中的所有节点进行编号，即(1，2，3，…，n)。
S1.2：根据现有网络拓扑的具体条件，得出各相邻节点间的距离。
S1.3：应用图论中的Dijkstra算法可以求得各节点间的最短路径。
S1.4：将各节点间最短路径对应的最短距离除以三分之二倍光速，即可得出各节点间的时延。
所述步骤S2是将所有节点划分为k个社区，社区检测已有成熟算法，如Louvain算法等。为了尽量保持网络的负载均衡，设定节点最多的社区与节点最少的社区的节点数之差为2，即不同控制域内交换机的的最大差值为2。
所述步骤S3具体包括：
S3.1：设定粒子群的种群大小，迭代最大次数，学习因子c1，c2，设定粒子的维数为k，惯性权重的最大值ωmax，惯性权重的最小值ωmin。
S3.2：在k个控制域内分别随机取一个节点作为初始位置。
S3.3：将初始位置设为局部最优pbest和全局最优gbset。
所述步骤S4具体包括：
S4.1：计算粒子适应值，粒子的适应度函数可由为步骤1中所得的时延平均值得出，本发明采用控制器-交换机平均时延与控制器-控制器平均时延之和作为适应值函数，总平均时延Ttotal-ave的计算公式如下：
Ttotal-ave＝TD-ave+TC-ave
其中TD-ave为交换机与控制器的平均时延，TC-ave为控制器与控制器间的平均时延。
S4.2：判断本次迭代适应值与pbest的大小关系，若本次适应值较小，则将本次适应值设为pbest，并设为局部最优位置。再与全局最优gbset比较，若本次适应值较小，则将本次适应值设为gbset，并设为全局最优位置。若计算所得适应值相比原pbest较大，则本次迭代没有增益，不需更新pbest和gbset。
所述步骤S5具体包括：
S5.1：对粒子的速度进行更新，经典粒子群算法中，对于粒子Pi的第j维分量，其(m+1)次更新可由下式得出：
Figure BDA0003417744670000021
经典粒子群算法通常采用的惯性权重式：
Figure BDA0003417744670000022
改进粒子群算法需要设定一个新的惯性权重，定义ρ为反馈因子：
Figure BDA0003417744670000023
fitnesst-1为上一次迭代的适应度，fitnesst为本次迭代的适应度值。同时，随着迭代次数t的增加，所有粒子的适应度都接近全局最优值，为防止陷入局部最优解，必须添加递减因子e-αt，该因子可以根据α调整ρ的衰减速度，可以根据需要将其设定为固定值。因此本发明使用的惯性权重式为：
ωfit＝(1+e-αtρ)*ω
S5.2：对粒子的位置进行更新，经典粒子群算法中，对于粒子Pi的第j维分量，其(m+1)次更新可由下式得出：
Figure BDA0003417744670000031
所述步骤S6，检测迭代是否结束，设定迭代最大次数为60次，当检测到迭代次数t为60时，进入步骤S7。否则返回至步骤S4。
所述步骤S7，此时迭代已经结束，输出当前全局粒子最佳位置gbset及其适应值，即多控制器部署方案。
与现有技术相比，本发明的有益效果在于：本发明基于改进粒子群算法提出一种SDN环境下的多控制器部署方法，可以有效降低网络的总平均时延并保持负载均衡。
附图说明
为使本发明的目的、技术方案和有益效果更加清楚，本发明提供如下附图：
图1为本发明所述方法的流程图。
图2为某一网络拓扑初始化示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。
参照图1，一种SDN环境下基于改进粒子群算法的多控制器部署方法，包括以下步骤：
步骤S1：网络拓扑初始化。获取SDN网络拓扑，计算网络中各节点间的最短距离，得到各节点间的时延。
步骤S2：社区检测划分控制域。采取社区检测方法，利用S1中得到的各节点间的最短距离，将网络划分为k个不同的控制域。
步骤S3：初始化粒子种群。利用S2中划分好的控制域，将控制器的数量与控制域的数量设为相同，即k。在每一个控制域内随机取一个节点作为控制器部署的初始位置，并将其设为局部最优pbest和全局最优gbset。
步骤S4：计算粒子群中的各粒子的适应值，并更新局部最优pbest和全局最优gbset。
步骤S5：根据公式对粒子的速度v和位置x进行更新。
步骤S6：设置迭代结束条件，判断是否迭代结束，结束则进入S7，否则进入S4。
步骤S7：输出控制器部署方案及其适应值。
进一步，所述步骤1的具体如下：
S1.1：对网络拓扑中的所有节点进行编号，即(1，2，3，…，n)。
S1.2：根据现有网络拓扑的具体条件，得出各相邻节点间的距离。
S1.3：应用图论中的Dijkstra算法可以求得各节点间的最短路径。
S1.4：将各节点间最短路径对应的最短距离除以三分之二倍光速，即可得出各节点间的时延。
所述步骤S1运行完毕后，网络拓扑形式参照图2。
所述步骤S2是将所有节点划分为k个社区，社区检测已有成熟算法，如Louvain算法等。为了尽量保持网络的负载均衡，设定节点最多的社区与节点最少的社区的节点数之差为2，即不同控制域内交换机的的最大差值为2。
所述步骤S3具体包括：
S3.1：设定粒子群的种群大小，迭代最大次数，学习因子c1，c2，设定粒子的维数为k，惯性权重的最大值ωmax，惯性权重的最小值ωmin。
S3.2：在k个控制域内分别随机取一个节点作为初始位置。
S3.3：将初始位置设为局部最优pbest和全局最优gbset。
所述步骤S4具体包括：
S4.1：计算粒子适应值，粒子的适应度函数可由为步骤1中所得的时延平均值得出，本发明采用控制器-交换机平均时延与控制器-控制器平均时延之和作为适应值函数，总平均时延Ttotal-ave的计算公式如下：
Ttotal-ave＝TD-ave+TC-ave
其中TD-ave为交换机与控制器的平均时延，TC-ave为控制器与控制器间的平均时延。
S4.2：判断本次迭代适应值与pbest的大小关系，若本次适应值较小，则将本次适应值设为pbest，并设为局部最优位置。再与全局最优gbset比较，若本次适应值较小，则将本次适应值设为gbset，并设为全局最优位置。若计算所得适应值相比原pbest较大，则本次迭代没有增益，不需更新pbest和gbset。
所述步骤S5具体包括：
S5.1：对粒子的速度进行更新，经典粒子群算法中，对于粒子Pi的第j维分量，其(m+1)次更新可由下式得出：
Figure BDA0003417744670000041
经典粒子群算法通常采用的惯性权重式：
Figure BDA0003417744670000042
改进粒子群算法需要设定一个新的惯性权重，定义ρ为反馈因子：
Figure BDA0003417744670000043
fitnesst-1为上一次迭代的适应度，fitnesst为本次迭代的适应度值。同时，随着迭代次数t的增加，所有粒子的适应度都接近全局最优值，为防止陷入局部最优解，必须添加递减因子e-αt，该因子可以根据α调整ρ的衰减速度，可以根据需要将其设定为固定值。因此本发明使用的惯性权重式为：
ωfit＝(1+e-αtρ)*ω
S5.2：对粒子的位置进行更新，经典粒子群算法中，对于粒子Pi的第j维分量，其(m+1)次更新可由下式得出：
Figure BDA0003417744670000044
所述步骤S6，检测迭代是否结束，设定迭代最大次数为60次，当检测到迭代次数t为60时，进入步骤S7。否则返回至步骤S4。
所述步骤S7，此时迭代已经结束，输出当前全局粒子最佳位置gbset及其适应值，即多控制器部署方案。

Claims (5)

1.一种SDN环境下基于改进粒子群算法的多控制器部署方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1：网络拓扑初始化。获取SDN网络拓扑，计算网络中各节点间的最短距离，得到各节点间的时延。
步骤S2：社区检测划分控制域。采取社区检测方法，利用S1中得到的各节点间的最短距离，将网络划分为k个不同的控制域。
步骤S3：初始化粒子种群。利用S2中划分好的控制域，将控制器的数量与控制域的数量设为相同，即k。在每一个控制域内随机取一个节点作为控制器部署的初始位置，并将其设为局部最优pbest和全局最优gbset。
步骤S4：计算粒子群中的各粒子的适应值，并更新局部最优pbest和全局最优gbset。
步骤S5：根据公式对粒子的速度v和位置x进行更新。
步骤S6：设置迭代结束条件，判断是否迭代结束，结束则进入S7，否则进入S4。
步骤S7：输出控制器部署方案及其适应值。
2.如权利要求1所述的一种SDN环境下基于改进粒子群算法的多控制器放置方法，其特征在S2中，设控制域内交换机的数量为控制器的负载值，为保证控制平面的负载均衡性，设定负载最大的控制域与负载最小的控制域之间最大负载差值为2。
3.如权利要求1所述的一种SDN环境下基于改进粒子群算法的多控制器放置方法，其特征在S4中，适应值函数设为总平均时延，总平均时延Ttotal-ave的计算公式如下：
Ttotal-ave＝TD-ave+TC-ave
其中TD-ave为交换机与控制器的平均时延，TC-ave为控制器与控制器间的平均时延。
4.如权利要求1所述的一种SDN环境下基于改进粒子群算法的多控制器部署方法，其特征在S4中，改进PSO算法在迭代过程中，需要一个新的惯性权重函数，原始PSO算法的惯性权重式为ω，定义ρ为反馈因子：
Figure FDA0003417744660000011
fitnesst-1为上一次迭代的适应度，fitnesst为本次迭代的适应度值。同时，随着迭代次数t的增加，所有粒子的适应度都接近全局最优值，为防止陷入局部最优解，必须添加递减因子e-αt，该因子可以根据α调整ρ的衰减速度，可以根据需要将其设定为固定值。因此本发明使用的惯性权重式为：
ωfit＝(1+e-αtρ)*ω
5.如权利要求1所述的一种SDN环境下基于改进粒子群算法的多控制器部署方法，其特征在S6中，当迭代次数超过60次时，算法终止。
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