[发明专利]一种控制器及网关联合部署优化方法

摘要

本发明涉及一种控制器及网关联合部署优化算法，包括以下步骤：S1对SDN无线Mesh网络中的控制器及网关联合部署方案优化问题进行数学建模，S2通过K‑聚类算法得到一组较优的网关部署方案Ginit，S3随机初始化N组k个控制器的部署方案，S4初始化遗传算法中第j代中N个个体的初值，S5对第j代中的每一个个体是否是可行解进行判断,如果该个体不是一个可行解，则淘汰该个体；S6确定每个个体的适应度，S7根据每一代个体的适应度进行复制、交叉、变异，S8最终得到下一代个体，重复步骤S2到S8，直到迭代次数达到M，停止迭代；本发明所提供的算法可提高SDN无线Mesh网络的可靠性及稳定性，为网络中的一些时延敏感的业务流提供更加稳定的服务。

主权项

1.一种控制器及网关联合部署优化算法，其特征在于，所述算法包括以下步骤：S1对SDN无线Mesh网络中的控制器及网关联合部署方案优化问题进行数学建模，得到数学模型如下：式中：m为无线Mesh路由器节点的个数，k为控制器的个数，Lrg为每个无线Mesh路由器节点到网关的延迟r为无线Mesh路由器节点，c为控制器，g为网关，Prc为无线Mesh路由器节点r到其控制器c的稳定性概率，Pcg为控制器c到其网关g的稳定性概率，V为m个无线Mesh路由器节点的集合，S为k个控制器的集合；S2通过K‑聚类算法得到一组较优的网关部署方案Ginit，其中Ginit＝{g1,g2,…,gm},i＝1,2,…,N，N为大于2的整数；S3随机初始化N组k个控制器的部署方案，其中每一组方案为Ci,1＝{c1,c2,…,ck},i＝1,2,…,N；S4初始化遗传算法中第j代中N个个体的初值，初值Ti,j＝Gi,j+Ci,j,i＝1,2,…,N,j＝1,2,…,M,其中M为最大迭代代数；S5对第j代中的每一个个体是否是可行解进行判断,如果该个体不是一个可行解，则淘汰该个体；S6用计算公式：确定每个个体的适应度；S7根据每一代个体的适应度进行复制、交叉、变异；此时适应度越大的个体繁殖能力越强，即根据下列公式对每一个个体进行复制，每个个体的复制次数为：其中，表示向下取整；S8最终得到下一代个体，重复步骤S2到S8，直到迭代次数达到M，停止迭代。