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J-GLOBAL ID：201802290789004898   整理番号：18A1258161

NLTA ノードおよびリンク位相属性に基づく仮想ネットワーク埋め込み【JST・京大機械翻訳】

NLTA: Node and Link Topological Attributes Based Virtual Network Embedding

著者 (5件)： Cao Haotong ,  Guo Yongan ,  Li Yan ,  Zhu Hongbo ,  Yang Longxiang
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICC Workshops  ページ： 1-6  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 仮想ネットワーク埋め込み(VNE)は,ネットワーク仮想化における主要課題である。複数のVNEアルゴリズムが文献で提案されている。ほとんどの提案されたVNEアルゴリズムは発見的カテゴリーに属する。発見的アルゴリズムは,各VNを埋め込む前に,あるノードトポロジー属性と局所ノード資源をランク付け(基板と仮想)ノードにほとんど定量化する。リンクトポロジー属性とグローバル資源は定量化されず,前にランクノードに支援された。したがって,局所最適埋め込みと長い実行における低いVN受容比をもたらす。これを扱うために,著者らは,すべての基板と仮想ノードをランク付けするために,複数の(ノードとリンク)トポロジー属性とグローバル資源をカバーする新しいノードランキングアプローチを提案した。新しいノードランキングアプローチに基づいて,NLTAとラベル付けされたノードとリンクトポロジー属性ベースのVNEアルゴリズムを提案した。広範なシミュレーションにより,NLTAは,あるノードトポロジー属性と局所ノード資源を考慮した4つの最新の発見的アルゴリズムより優れていることを実証した。例えば,NLTAの平均VNアクセプタンス比は,最良の行動発見的アルゴリズムの上で4%まで増加することができる。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *位相 ,  アクセプタンス ,  等級づけ ,  位相幾何学 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 発見的アルゴリズム ,  ネットワーク仮想化 ,  *仮想ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (6件)： ノード ,  リンク ,  位相 ,  属性 ,  仮想ネットワーク ,  埋め込み