網(wǎng)絡服務功能鏈優(yōu)化部署

第1章 網(wǎng)絡功能虛擬化及服務功能鏈概述\t1
1．1 網(wǎng)絡功能虛擬化背景介紹\t1
1．1．1 NFV概念及前身\t1
1．1．2 NFV架構介紹\t2
1．2 服務功能鏈背景介紹\t4
1．2．1 服務功能鏈概念\t4
1．2．2 服務功能鏈技術優(yōu)勢及主要挑戰(zhàn)\t5
1．2．3 服務功能鏈研究熱點\t6
本章參考文獻\t8
第2章 資源高效的網(wǎng)絡服務功能鏈部署\t11
2．1 研究背景\t11
2．2 基于物理拓撲兩級分層的高效映射算法\t12
2．2．1 問題描述\t12
2．2．2 算法設計\t14
2．2．3 仿真結果及分析\t19
2．3 基于BFS和SFC擴展的高效映射算法\t26
2．3．1 數(shù)學模型\t26
2．3．2 優(yōu)化目標\t29
2．3．3 算法設計\t30
2．3．4 仿真結果及分析\t37
2．4 本章小結\t43
本章參考文獻\t44
第3章 網(wǎng)絡服務功能鏈的跨域節(jié)能部署\t46
3．1 研究背景\t46
3．2 基于啟發(fā)式思想的跨域節(jié)能映射算法\t47
3．2．1 問題描述\t47
3．2．2 概念定義\t49
3．2．3 數(shù)學模型\t51
3．2．4 算法設計\t55
3．2．5 仿真結果及分析\t63
3．3 基于強化學習的跨域節(jié)能映射算法\t70
3．3．1 概念介紹\t70
3．3．2 數(shù)學模型\t73
3．3．3 基于Q學習的多域SFC部署算法\t75
3．3．4 仿真結果及分析\t83
3．4 本章小結\t88
本章參考文獻\t88
第4章 時延感知的網(wǎng)絡服務功能鏈部署\t91
4．1 研究背景\t91
4．2 基于SFC拆分的低時延映射算法\t92
4．2．1 相關理論\t92
4．2．2 問題描述\t95
4．2．3 算法設計\t99
4．2．4 仿真結果及分析\t106
4．3 基于Workflow的低時延映射算法\t116
4．3．1 服務請求模型\t117
4．3．2 模型描述\t120
4．3．3 算法設計\t122
4．3．4 仿真結果及分析\t126
4．4 本章小結\t128
本章參考文獻\t129
第5章 公平性保障的網(wǎng)絡服務功能鏈部署\t132
5．1 研究背景\t132
5．2 基于修正DRF的公平映射算法\t133
5．2．1 相關理論\t133
5．2．2 模型描述\t139
5．2．3 算法設計\t141
5．2．4 仿真結果及分析\t144
5．3 博弈論增強的公平映射算法\t147
5．3．1 模型描述\t147
5．3．2 多用戶服務鏈請求放置博弈\t150
5．3．3 算法設計\t152
5．3．4 仿真結果及分析\t156
5．4 本章小結\t165
本章參考文獻\t166
第6章 可靠性保障的網(wǎng)絡服務功能鏈部署\t167
6．1 研究背景\t167
6．2 基于啟發(fā)式思想的可靠映射算法\t168
6．2．1 數(shù)學模型\t168
6．2．2 問題描述\t169
6．2．3 算法設計\t172
6．2．4 仿真結果及分析\t177
6．3 基于冗余備份的可靠映射算法\t184
6．3．1 模型描述\t185
6．3．2 算法設計\t187
6．3．3 仿真結果及分析\t193
6．4 本章小結\t200
本章參考文獻\t201
第7章 網(wǎng)絡服務功能鏈的自適應遷移部署\t204
7．1 研究背景\t204
7．2 兩階段遷移算法\t205
7．2．1 數(shù)學模型\t205
7．2．2 算法設計\t215
7．2．3 仿真結果及分析\t219
7．3 本章小結\t226
本章參考文獻\t226
附錄A 縮略語\t228