申请/专利权人：广东电网有限责任公司电力调度控制中心

申请日：2020-05-12

公开（公告）日：2024-03-19

公开（公告）号：CN111538570B

主分类号：G06F9/455

分类号：G06F9/455;H04L45/12

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.19#授权;2020.09.08#实质审查的生效;2020.08.14#公开

摘要：本申请公开了一种面向节能和QoS保障的VNF部署方法及装置，方法包括：通过K条最短路径算法对预置待部署SFC映射的VNF实例进行连接部署，在此基础上，采用多目标优化模型计算每个初始VNF部署方案的适应度函数值；选择前面一半较小的适应度函数值对应的预置初始VNF部署方案作为父代种群；通过遗传算法进行运算，得到子代种群；再根据约束条件和K条最短路径算法进行更新部署；需要判断迭代次数是否大于预置最大迭代次数，如果否，则继续进行迭代，直至迭代次数为预置最大迭代次数。解决了现有技术无法在VNF的部署过程中既能保障QoS，又能节省能耗的技术问题。

主权项：1.一种面向节能和QoS保障的VNF部署方法，其特征在于，包括：S0：接收采用预置泊松分布模拟得到的虚拟网络请求，所述虚拟网络请求包括多条待部署SFC；S1：通过第一K条最短路径算法将根据预置待部署SFC映射的VNF实例进行连接，得到初始VNF部署方案，步骤S1，包括：按照预置部署规则将每条所述预置待部署SFC进行映射，得到所述VNF实例，所述预置部署规则为每部署一条所述预置待部署SFC，则更新一次网络资源的可用度；通过所述第一K条最短路径算法将所述VNF实例进行连接，得到所述初始VNF部署方案；S2：采用预置多目标优化模型计算每个所述初始VNF部署方案的适应度函数值，所述预置多目标优化模型包括服务器开销函数和链路开销函数，所述预置多目标优化模型的优化求解受预置约束条件约束；S3：将所述适应度函数值升序排列，选择前面一半的所述适应度函数值对应的所述初始VNF部署方案作为父代种群；S4：根据预置交叉概率和预置变异概率对所述父代种群分别进行交叉运算和变异运算，得到子代种群，所述子代种群为第一VNF部署方案；S5：基于所述预置约束条件、所述预置待部署SFC、所述子代种群和第二K条最短路径算法进行实例连接操作，得到第二VNF部署方案，步骤S5，还包括：如果所述实例连接操作不满足所述预置约束条件，则将所述第一VNF部署方案通过第二K最短路径算法进行实例连接操作，得到次级VNF部署方案；S6：判断迭代次数是否大于预置最大迭代次数，如果否，则将所述第二VNF部署方案代替所述初始VNF部署方案，并重复步骤S2-S5，直至迭代次数为所述预置最大迭代次数，如果是，则停止迭代。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 广东电网有限责任公司电力调度控制中心 一种面向节能和QoS保障的VNF部署方法及装置

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