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J-GLOBAL ID：201702223142031923   整理番号：17A1778329

大規模ネットワークにおける成分連結性に基づくロバストな仮想ネットワーク埋込み【Powered by NICT】

Robust virtual network embedding based on component connectivity in large-scale network

著者 (4件)： Wang Xiaojuan (Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China) ,  Song Mei (Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China) ,  Yuan Deyu (People’s Public Security University of China, Beijing, China) ,  Liu Xiangru (Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China)
資料名： China Communications  (China Communications)
巻： 14  号： 10  ページ： 164-179  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2359A  ISSN： 1673-5447  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： NP困難である仮想ネットワーク埋込み問題は,ネットワーク仮想化によりもたらされるソフトウェア定義ネットワークを実現するための重要な問題である。NP困難問題の困難性を低減するための発見的アルゴリズムの設計に焦点を当て,他の研究と比較して,大規模ネットワークにおける要素接続性に基づくロバストなVNEアルゴリズムを提案した。異なる成分を識別し,それぞれそれらの上にVN要求を埋込んだ。VN要求はその対応する成分へ埋め込むことができるようにkコアを適用した異なるVNトポロジーを同定した。一方,負荷分散も考察した。基板ネットワークのブロックまたはボトルネック領域を避けることができた。シミュレーション実験により,大規模ネットワークにおける他のアルゴリズムと比較して,アクセプタンス比,平均収入とロバスト性により,提案したアルゴリズムにより著明に改善でき,平均コストを低減できることを示した。巨大成分と小さな成分と性能測定基準を含む成分連結性の関係を示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *ネットワーク ,  NP困難 ,  負荷分散 ,  *ロバスト性 ,  アルゴリズム ,  位相幾何学 ,  アクセプタンス ,  *連結性 ,  シミュレーション
準シソーラス用語： 性能測定 ,  発見的アルゴリズム ,  NP困難問題 ,  ネットワーク仮想化 ,  *仮想ネットワーク ,  *大規模ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 信号理論  (ND02020G) ,  計算機網  (JC03000K) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 大規模ネットワーク ,  連結性 ,  ロバスト ,  仮想ネットワーク ,  埋込み