[发明专利]SDN中基于IMMAC算法的交换机迁移方法

权利要求书

1.SDN中基于IMMAC算法的交换机迁移方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、获取每个控制器的负载信息以及软件定义网络的网络拓扑；

S2、根据每个控制器的负载信息计算单个控制器负载以及控制集群负载的平均值；

S3、若控制器控制集群负载平均值小于控制集群负载阈值且控制器负载大于单个控制器的负载阈值，则维持现状，不作出改变；

S4、若单个控制器负载的最大值小于单个控制器的负载阈值，则关闭或者休眠控制器；

S5、若单个控制器负载的最小值大于单个控制器的负载阈值，则添加新的控制器；

S6、若控制集群负载平均值大于控制集群负载阈值且单个控制器负载小于单个控制器的负载阈值则根据软件定义网络的网络拓扑制定交换机迁移策略；

S7、利用IMMAC算法，即改进的最大-最小蚁群算法，对制定的交换机迁移策略进行优化，并完成交换机的迁移，具体包括：

IMMAC算法将每个蚂蚁对应于优化问题的一个解向量，即交换机与控制器的最佳映射关系；

输入交换机集合、控制器集合以及交换机-控制器的部署矩阵，交换机-控制器的部署矩阵中的一行构成一个交换机的部署位置，即蚂蚁的一个位置点，所有行共同组成每只蚂蚁的初始路径；

在IMMAC算法的迭代中，每只蚂蚁根据各路径上信息素浓度的变化，以及是否满足交换机迁移策略，进一步优化初始路径，缓解初始路径下的过载情况，最终选出满足要求的最优路径，并输出最优的交换机-控制器的部署矩阵；

IMMAC算法为在标准蚁群算法的基础上进行改进，改进内容具体包括：

在蚂蚁行进过程中，引入轮盘赌对蚂蚁选择下一个点的过程进行改进，表示为：

将每条路径上的信息素浓度设置在一个范围[τ_min,τ_max]，每次迭代后利用贪心策略从中选出最优的路径进行信息素更新表示为：

τ_ij(t+1)＝(1-ρ)×τ_ij(t)+Δτ_ij(t)；

对其他路径上的信息素更新表示为：

其中，X_j表示蚂蚁访问的节点；α为信息素因子；β为启发函数因子；ρ为挥发因子，m为蚁群规模；τ_ij(t+1)表示第t+1次迭代的信息素；表示蚂蚁个体k当时间为t时刻由出发点X_i到下一个访问城市X_j的行走转移可行性；allowed_k表示为蚂蚁k在过程中下一步可访问城市节点；Δτ_ij(t)为在t时间范围内信息素变化的量，表示为Δτ_ij^k(t)表示蚂蚁k从出发点X_i到目的城市X_j路径间的信息素浓度增量；N_itera表示当前迭代次数，N_{Max_itera}最大迭代次数；η_ij表示在t时刻链路ij上的两点之间距离的倒数；r为赌轮盘的随机概率；r₀为赌轮盘概率；q₀为每次迭代后随机产生的随机因子。

2.根据权利要求1所述的SDN中基于IMMAC算法的交换机迁移方法，其特征在于，单个控制器负载为控制器单位时间内实际接收且需要处理的Packet-In的事件数表示为：

其中，p_i为交换机S_i在单位时间内实际向控制器发送的Packet-In事件数，T_ij为交换机与控制器之间的映射关系的矩阵中第i行第j列的元素，表示第i个交换机与第j个控制器之间的映射关系；表示连接到控制器C_j的交换机的数量。

3.根据权利要求2所述的SDN中基于IMMAC算法的交换机迁移方法，其特征在于，交换机与控制器之间的映射关系的矩阵T表示为：T＝(T_ij)_M×N，第i个交换机与第j个控制器之间的映射关系T_ij表示为：

其中，C_j表示第j个控制器；S_i表示第i个交换机；N为网络中控制器的数量；M为网络中交换机的数量。