本發(fā)明屬于衛(wèi)星通信網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域，具體說是一種基于門限式負(fù)載的混合虛網(wǎng)映射方法。

背景技術(shù)：

隨著信息技術(shù)的發(fā)展，以衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)為核心的空間信息系統(tǒng)成為了目前世界各國的研究熱點(diǎn)。衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)可以不受地面地理位置、氣象、自然災(zāi)害等因素影響，具有全球全時(shí)的覆蓋能力。但同時(shí)又由于衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)資源呈現(xiàn)異構(gòu)性、分布性、自治性、可擴(kuò)展性和動(dòng)態(tài)性等特征，使得傳統(tǒng)的衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)資源管理技術(shù)無法滿足不斷增加且特征差異明顯的多種業(yè)務(wù)需求。

在衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)中，由于衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)的高速運(yùn)行及其衛(wèi)星環(huán)境的拓?fù)涑叨却?，使得衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)的cpu、星間鏈路的帶寬等稀缺資源難以得到較高利用。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

鑒于上述問題，為了更好地配合層次型的資源管理體系架構(gòu)進(jìn)行虛網(wǎng)映射，本發(fā)明引入一種負(fù)載分解的方法來設(shè)計(jì)虛網(wǎng)劃分，提高了衛(wèi)星資源利用率。

為均衡了部分關(guān)鍵衛(wèi)星星間鏈路的負(fù)載，使衛(wèi)星物理網(wǎng)絡(luò)負(fù)載分布較為均衡，同時(shí)也提高了衛(wèi)星資源的利用率，本發(fā)明的技術(shù)方案是這樣實(shí)現(xiàn)的：

基于門限式負(fù)載的混合虛網(wǎng)映射方法，包括如下步驟：

步驟1：判斷是否有請(qǐng)求剩余，若有剩余，前進(jìn)至步驟2；若無剩余，則映射完畢，算法結(jié)束；

步驟2：判斷當(dāng)前請(qǐng)求是否有全局虛節(jié)點(diǎn)剩余，若有剩余，前進(jìn)至步驟3；若無剩余，跳至步驟8；

步驟3：在物理節(jié)點(diǎn)中選出滿足全局節(jié)點(diǎn)需求的物理節(jié)點(diǎn)集合，若該集合為空，則跳至步驟7；否則前進(jìn)至步驟4；

步驟4：計(jì)算該物理節(jié)點(diǎn)集合的平均鏈路負(fù)載，若物理節(jié)點(diǎn)集合的平均鏈路負(fù)載小于鏈路負(fù)載靜態(tài)丟棄門限值，前進(jìn)至步驟5；若物理節(jié)點(diǎn)集合的平均鏈路負(fù)載大于等于鏈路負(fù)載靜態(tài)丟棄門限值且小于最大綜合負(fù)載優(yōu)先映射的靜態(tài)逆變門限值，或物理節(jié)點(diǎn)集合的平均鏈路負(fù)載大于等于最大綜合負(fù)載優(yōu)先映射的靜態(tài)逆變門限值，跳至步驟6；

步驟5：若物理節(jié)點(diǎn)集合的平均鏈路負(fù)載小于最大綜合負(fù)載優(yōu)先映射的靜態(tài)逆變門限值，從物理節(jié)點(diǎn)集合中選擇最小衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)綜合負(fù)載，完成該全局節(jié)點(diǎn)的映射，完成后跳至步驟2；若物理節(jié)點(diǎn)集合的平均鏈路負(fù)載大于等于最大綜合負(fù)載優(yōu)先映射的靜態(tài)逆變門限值，從物理節(jié)點(diǎn)集合中選擇最大衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)綜合負(fù)載來映射該全局節(jié)點(diǎn)；映射完成后，跳至步驟2；

步驟6：調(diào)用丟棄函數(shù)，若取值為0，跳至步驟5；否則前進(jìn)至步驟7；

步驟7：將包含該全局節(jié)點(diǎn)的虛網(wǎng)請(qǐng)求送至等待隊(duì)列，虛網(wǎng)請(qǐng)求重新排隊(duì)的次數(shù)delay已預(yù)先設(shè)置，超過delay則拒絕該請(qǐng)求；跳至步驟1；

步驟8：采用回溯法映射該請(qǐng)求中回溯節(jié)點(diǎn)及其鏈路。

進(jìn)一步地，物理節(jié)點(diǎn)集合的平均鏈路負(fù)載為：

se(t,es)為物理鏈路es在時(shí)刻t的利用率，表示該節(jié)點(diǎn)的m條鏈路的平均鏈路負(fù)載；為物理節(jié)點(diǎn)集的平均鏈路負(fù)載。

進(jìn)一步地，星間鏈路負(fù)載公式為：

其中ev↑es表示虛鏈路ev映射到物理鏈路es上，b(es)表示物理鏈路的總帶寬，b(ev)表示已映射虛鏈路請(qǐng)求的帶寬。

進(jìn)一步地，最小衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)綜合負(fù)載公式為：其中p表示一個(gè)物理節(jié)點(diǎn)集合，sc為衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)綜合負(fù)載，公式為sn(t,ns)為衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)的負(fù)載，公式為其中nv↑ns表示虛節(jié)點(diǎn)nv映射到物理節(jié)點(diǎn)ns上，c(ns)表示物理節(jié)點(diǎn)的總cpu，c(nv)表示已映射虛節(jié)點(diǎn)請(qǐng)求的cpu。

進(jìn)一步地，最大衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)綜合負(fù)載公式為：

更進(jìn)一步地，基于衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)分層分域的虛擬資源管理架構(gòu)下，采用k-負(fù)載進(jìn)行負(fù)載分解來設(shè)計(jì)節(jié)點(diǎn)劃分與虛網(wǎng)劃分。

更進(jìn)一步地，采用門限式負(fù)載的混合虛網(wǎng)映射方法時(shí)，首先需要統(tǒng)計(jì)物理節(jié)點(diǎn)的剩余cpu資源，并設(shè)置鏈路負(fù)載靜態(tài)丟棄門限值γ和最大綜合負(fù)載優(yōu)先映射的靜態(tài)逆變門限值η。

更進(jìn)一步地，映射收益為基礎(chǔ)設(shè)施提供商映射成功虛網(wǎng)可獲得的利潤，計(jì)算公式為：式中b(ev)是映射成功的虛網(wǎng)帶寬，c(nv)是映射成功的虛網(wǎng)節(jié)點(diǎn)cpu資源，λ和μ是用于調(diào)節(jié)帶寬和cpu的權(quán)重系數(shù)；

映射成本為基礎(chǔ)設(shè)施提供商成功映射虛網(wǎng)所提供的資源，計(jì)算公式為：b(ls)是物理路徑提供給虛鏈路的帶寬。

作為更進(jìn)一步地，虛網(wǎng)請(qǐng)求的丟棄概率為一個(gè)時(shí)間窗內(nèi)的虛網(wǎng)請(qǐng)求，將虛網(wǎng)請(qǐng)求按照映射收益r(gv)排序，選擇出rmax(gv)，計(jì)算公式為：

作為更進(jìn)一步地，丟棄函數(shù)的公式為：

本發(fā)明的有益效果是：通過引入基于k核分解的思想來劃分虛網(wǎng)，從而降低虛網(wǎng)整網(wǎng)映射的復(fù)雜度；將衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)負(fù)載與星間鏈路負(fù)載綜合考慮，設(shè)立鏈路負(fù)載靜態(tài)丟棄門限值和鏈路負(fù)載靜態(tài)逆變門限值，從而提高虛網(wǎng)的映射收益，最終達(dá)到提高衛(wèi)星資源利用率的目的。

附圖說明

本發(fā)明共有附圖6幅：

圖1為本發(fā)明基于門限式負(fù)載的混合虛網(wǎng)映射方法的流程圖；

圖2為門限式負(fù)載混合虛網(wǎng)映射算法原理圖；

圖3為映射成功率(時(shí)間)分布圖；

圖4為映射成功率(速率)分布圖；

圖5為收益/成本比(時(shí)間)分布圖；

圖6為收益/成本比(速率)分布圖。

具體實(shí)施方式

為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚，下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)描述。

在詳細(xì)說明基于門限式負(fù)載的混合虛網(wǎng)映射方法之前，先介紹本方法所需的相關(guān)參數(shù)以及相關(guān)計(jì)算公式。

首先，需要將衛(wèi)星通信網(wǎng)絡(luò)所包含的物理資源進(jìn)行提出與量化。本方法需要以下參數(shù)：物理鏈路的總帶寬和剩余帶寬；物理節(jié)點(diǎn)的總cpu資源和剩余cpu資源數(shù)量；鏈路負(fù)載靜態(tài)丟棄門限值和鏈路負(fù)載靜態(tài)逆變門限值。

其次，本方法涉及了相關(guān)指標(biāo)參數(shù)及其計(jì)算公式。

(1)根據(jù)物理節(jié)點(diǎn)ns總的cpu資源c(ns)和已映射使用的cpu資源定義時(shí)刻t該物理節(jié)點(diǎn)的剩余cpu資源如下：

其中nv↑ns表示虛節(jié)點(diǎn)nv映射到物理節(jié)點(diǎn)ns上，c(ns)表示物理節(jié)點(diǎn)的總cpu，c(nv)表示已映射虛節(jié)點(diǎn)請(qǐng)求的cpu。

(2)衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)負(fù)載：物理節(jié)點(diǎn)ns在時(shí)刻t的負(fù)載sn(t,ns)為該物理節(jié)點(diǎn)映射已使用的cpu與節(jié)點(diǎn)cpu總量的比值：

(3)星間鏈路負(fù)載：物理鏈路es在時(shí)刻t的利用率se(t,es)，即該物理鏈路已映射使用的帶寬與鏈路總帶寬的比值：

其中ev↑es表示虛鏈路ev映射到物理鏈路es上，b(es)表示物理鏈路的總帶寬，b(ev)表示已映射虛鏈路請(qǐng)求的帶寬。

(4)衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)綜合負(fù)載：

(5)最小衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)綜合負(fù)載:其中p表示一個(gè)物理節(jié)點(diǎn)集合，該集合中的每個(gè)物理節(jié)點(diǎn)剩余cpu資源均滿足虛節(jié)點(diǎn)的cpu請(qǐng)求。

(6)最大衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)綜合負(fù)載:

(7)映射收益是指基礎(chǔ)設(shè)施提供商映射成功虛網(wǎng)可獲得的利潤，根據(jù)映射成功的虛網(wǎng)帶寬和cpu定義:

其中，b(ev)是映射成功的虛網(wǎng)帶寬，c(nv)是映射成功的虛網(wǎng)節(jié)點(diǎn)cpu資源，λ和μ是用于調(diào)節(jié)帶寬和cpu的權(quán)重系數(shù)，也可以理解為它們的單價(jià)，本文中設(shè)置λ＝μ＝1，不影響其一般性。

(8)映射成本是指基礎(chǔ)設(shè)施提供商成功映射虛網(wǎng)所提供的資源，根據(jù)映射的物理節(jié)點(diǎn)與物理路徑定義為：

其中，b(ls)是物理路徑提供給虛鏈路的帶寬。

(9)對(duì)于一個(gè)時(shí)間窗內(nèi)的虛網(wǎng)請(qǐng)求，將虛網(wǎng)請(qǐng)求按照映射收益(revenue)r(gv)排序，選擇出r(gv)，那么每一個(gè)虛網(wǎng)請(qǐng)求的丟棄概率為：

(10)丟棄函數(shù)定義為：

該表達(dá)式值若為1，則將請(qǐng)求送至等待隊(duì)列或拒絕請(qǐng)求；若為0，則允許映射。其中rand(x)表示一個(gè)(0.00～0.99)的一個(gè)隨機(jī)數(shù)，也即x的取值范圍。

實(shí)施例1

本方法對(duì)劃分后的每一個(gè)虛擬子網(wǎng)，首先采用二階段全局最優(yōu)的思想，以衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)綜合負(fù)載為標(biāo)準(zhǔn)，執(zhí)行最小綜合負(fù)載優(yōu)先的節(jié)點(diǎn)映射算法，來映射虛擬子網(wǎng)中的全局節(jié)點(diǎn)。同時(shí)，考慮到衛(wèi)星星間鏈路帶寬資源的稀缺，為了提高虛網(wǎng)映射收益，該算法在全局節(jié)點(diǎn)映射過程中，設(shè)立鏈路負(fù)載靜態(tài)丟棄門限值γ，若所選取的滿足全局節(jié)點(diǎn)cpu要求的物理節(jié)點(diǎn)集的平均鏈路負(fù)載不小于該丟棄門限，即則采用服從一定概率丟棄的算法選擇是否映射，其中若丟棄函數(shù)f(ev)為1，則送至等待隊(duì)列或者丟棄。另外，該算法針對(duì)在虛網(wǎng)請(qǐng)求不斷增加的情況下，由于映射算法的成功率會(huì)越來越差，大量資源空閑得不到利用，因此在該算法中為了完成后續(xù)大規(guī)模虛擬網(wǎng)絡(luò)的映射，設(shè)置鏈路負(fù)載靜態(tài)逆變門限值η，該值與虛網(wǎng)請(qǐng)求的規(guī)模有關(guān)，其中η>γ，即當(dāng)f(ev)＝0且執(zhí)行最大綜合負(fù)載優(yōu)先的節(jié)點(diǎn)映射算法。

參照?qǐng)D1所示，基于門限式負(fù)載的混合虛網(wǎng)映射方法的具體實(shí)施步驟如下：

s1：根據(jù)衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)的請(qǐng)求隊(duì)列，判斷是否有請(qǐng)求剩余，若有剩余，前進(jìn)至步驟s2；若無剩余，則映射完畢，算法結(jié)束。

s2：通過搜索虛網(wǎng)，判斷當(dāng)前請(qǐng)求是否有全局虛節(jié)點(diǎn)剩余若，有剩余，前進(jìn)至步驟s3；若無剩余，跳至步驟s8。

s3：在物理節(jié)點(diǎn)中選出滿足全局節(jié)點(diǎn)需求的物理節(jié)點(diǎn)snode集合，若該集合為空，則跳至步驟s7；否則前進(jìn)至步驟s4。

s4：計(jì)算該物理節(jié)點(diǎn)集合的平均鏈路負(fù)載，若前進(jìn)至步驟s5；否則(即或跳至步驟s6。

s5：若從物理節(jié)點(diǎn)集合中選擇最小節(jié)點(diǎn)綜合負(fù)載smin，完成該全局節(jié)點(diǎn)的映射，完成后跳至步驟s2；若從物理節(jié)點(diǎn)集合中選擇最大節(jié)點(diǎn)綜合負(fù)載smax來映射該全局節(jié)點(diǎn)。映射完成后，跳至步驟s2。

s6：調(diào)用丟棄函數(shù)，若取值為0，跳至步驟s5；否則前進(jìn)至步驟s7。

s7：將包含該全局節(jié)點(diǎn)的虛網(wǎng)請(qǐng)求送至等待隊(duì)列，虛網(wǎng)請(qǐng)求重新排隊(duì)的次數(shù)delay已預(yù)先設(shè)置，超過delay則拒絕該請(qǐng)求。跳至步驟s1。

s8：采用回溯法映射該請(qǐng)求中回溯節(jié)點(diǎn)及其鏈路，跳至步驟s1。

實(shí)施例2

作為對(duì)實(shí)施例1的進(jìn)一步限定：基于衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)分層分域的虛擬資源管理架構(gòu)下，采用k-負(fù)載進(jìn)行負(fù)載分解來設(shè)計(jì)節(jié)點(diǎn)劃分與虛網(wǎng)劃分。

負(fù)載分解

在網(wǎng)絡(luò)中若一個(gè)節(jié)點(diǎn)u滿足某一條鏈路e的端點(diǎn)，則稱u和e互為關(guān)聯(lián)，和該節(jié)點(diǎn)u關(guān)聯(lián)的鏈路個(gè)數(shù)稱為u的連接度。假設(shè)對(duì)于每個(gè)虛網(wǎng)請(qǐng)求用一個(gè)無向圖g＝(n,e)來表示，其中有|n|個(gè)節(jié)點(diǎn)和|e|條邊。那么負(fù)載分解定義為：

(1)無向圖即虛網(wǎng)請(qǐng)求的k-負(fù)載可以通過迭代地刪除所有連接度小于k的節(jié)點(diǎn)，直到圖中所有剩余節(jié)點(diǎn)連接度至少為k時(shí)得到。

(2)如果一個(gè)節(jié)點(diǎn)屬于k-負(fù)載，而不屬于(k+1)-負(fù)載，那么這個(gè)節(jié)點(diǎn)的負(fù)載指數(shù)為k。

節(jié)點(diǎn)劃分定義如下：

定義1：對(duì)拓?fù)鋱D進(jìn)行k-負(fù)載處理，其中負(fù)載指數(shù)為k的節(jié)點(diǎn)描述為全局節(jié)點(diǎn)；

定義2：對(duì)拓?fù)鋱D進(jìn)行k-負(fù)載處理，將負(fù)載指數(shù)小于k的節(jié)點(diǎn)描述為回溯節(jié)點(diǎn)。

虛網(wǎng)劃分規(guī)則：

規(guī)則1：劃分后的每個(gè)虛擬子網(wǎng)，至多包含兩個(gè)全局節(jié)點(diǎn)，保證虛擬子網(wǎng)的規(guī)模不至于過大；

規(guī)則2：劃分后的每個(gè)虛擬子網(wǎng)，至少包含一個(gè)全局節(jié)點(diǎn)且不存在單個(gè)回溯節(jié)點(diǎn)或全局節(jié)點(diǎn)，保證每個(gè)節(jié)點(diǎn)(無論回溯還是全局節(jié)點(diǎn))均屬于其中一個(gè)虛擬子網(wǎng)，且避免了子網(wǎng)數(shù)目過多而導(dǎo)致無法映射到物理網(wǎng)絡(luò)中的問題。

無論是一階段的回溯法虛網(wǎng)映射算法還是二階段的虛網(wǎng)映射都無法滿足衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的特性，所以本文針對(duì)衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)利用率低的特點(diǎn)，結(jié)合衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)負(fù)載與星間鏈路負(fù)載，建立門限式負(fù)載混合虛網(wǎng)映射方法。

為了更清楚地解釋本文所提映射算法，我們以圖2為例。圖2右側(cè)表示物理網(wǎng)絡(luò)，線條上方的數(shù)字表示物理鏈路的剩余帶寬，括號(hào)內(nèi)的數(shù)字表示物理鏈路的總帶寬，節(jié)點(diǎn)上方的數(shù)字表示物理節(jié)點(diǎn)的剩余cpu資源，物理節(jié)點(diǎn)的cpu資源均設(shè)為100。設(shè)置鏈路負(fù)載靜態(tài)丟棄門限值γ，本例中取值為0.5；以及在該算法實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡的條件下，為了避免大規(guī)模虛擬請(qǐng)求的映射失敗，設(shè)置最大綜合負(fù)載優(yōu)先映射的靜態(tài)逆變門限值η，其中η>γ，本例中取值為0.7。圖2左側(cè)表示兩個(gè)虛擬網(wǎng)請(qǐng)求，其中虛節(jié)點(diǎn)a和c為核心節(jié)點(diǎn)，b、d為普通節(jié)點(diǎn)。由于此時(shí)，滿足a的節(jié)點(diǎn)集合的平均鏈路負(fù)載小于門限γ，根據(jù)衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)綜合負(fù)載公式，此時(shí)節(jié)點(diǎn)c擁有最小的綜合負(fù)載，因此將核心虛節(jié)點(diǎn)a映射到物理節(jié)點(diǎn)c上。對(duì)于虛節(jié)點(diǎn)b，采用一階段映射回溯法來完成映射，在本例中，由于物理節(jié)點(diǎn)f、g均在c的一跳范圍內(nèi)，且g具有最小的綜合負(fù)載，故而將節(jié)點(diǎn)g來映射虛節(jié)點(diǎn)b，物理鏈路(c，g)來映射虛鏈路(a，b)。此時(shí)，對(duì)于虛網(wǎng)請(qǐng)求vn-2，滿足核心虛節(jié)點(diǎn)c需求的物理節(jié)點(diǎn)集合的平均鏈路負(fù)載為0.53，介于γ和η之間，因此采用服從一定概率丟棄的算法選擇物理節(jié)點(diǎn)來映射虛節(jié)點(diǎn)a，若丟棄函數(shù)f(ev)為1，則送至等待隊(duì)列或者丟棄。這樣做不僅均衡了部分關(guān)鍵衛(wèi)星鏈路的負(fù)載，同時(shí)也使衛(wèi)星物理網(wǎng)絡(luò)負(fù)載分布較為均衡，提高了底層物理網(wǎng)絡(luò)資源的利用率流。

實(shí)施例3

該實(shí)施例針對(duì)本申請(qǐng)?zhí)岢龅姆椒ㄟM(jìn)行仿真分析：

算法衡量指標(biāo)：

(1)映射成功率

映射成功率(mappingsuccessratio，msr)定義為已映射的虛網(wǎng)請(qǐng)求個(gè)數(shù)vnmap與虛網(wǎng)請(qǐng)求總數(shù)vnsum的比值：

(2)收益/成本比

收益/成本比(revenue/costratio)作為映射算法的一個(gè)重要衡量指標(biāo)，表示著物理網(wǎng)絡(luò)資源的使用效率。該值為0到1之間浮動(dòng)的比值，1表示算法達(dá)到最優(yōu)化：

仿真環(huán)境與結(jié)果：

仿真中網(wǎng)絡(luò)設(shè)置為66個(gè)節(jié)點(diǎn)和450條鏈路，其中，每個(gè)分域的節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)服從[1012]的均勻分布，節(jié)點(diǎn)的cpu資源統(tǒng)一為100mhz，鏈路條數(shù)服從[80120]的均勻分布，鏈路帶寬資源服從[2050]的均勻分布，單位為mb/s，利用matlab工具生成m×m,m∈[10,12]的對(duì)稱矩陣，對(duì)角線上的值代表節(jié)點(diǎn)cpu，其余值表示兩節(jié)點(diǎn)間的帶寬，若值為0，則表示該節(jié)點(diǎn)間無法通信。虛網(wǎng)請(qǐng)求的到達(dá)過程模擬為在每個(gè)時(shí)間窗服從期望值為5的泊松過程，每個(gè)虛網(wǎng)請(qǐng)求的生存時(shí)間為10個(gè)時(shí)間窗，虛網(wǎng)請(qǐng)求的容忍delay值設(shè)為3個(gè)時(shí)間窗，每個(gè)時(shí)間窗定為100個(gè)時(shí)間單位。虛網(wǎng)請(qǐng)求的節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)服從[28]的均勻分布，劃分后的虛擬子網(wǎng)的節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)及cpu需求分別服從[25]和[515]的均勻分布，虛鏈路條數(shù)及其帶寬請(qǐng)求分別服從[15]和[313]的均勻分布，對(duì)于每次實(shí)驗(yàn)，仿真時(shí)間設(shè)為1200個(gè)時(shí)間單位，仿真實(shí)例運(yùn)行10次，計(jì)算算術(shù)平均值，記為仿真試驗(yàn)結(jié)果。

為保證虛網(wǎng)映射的成功率，取鏈路負(fù)載的中間值作為鏈路負(fù)載靜態(tài)丟棄門限值，即γ設(shè)為0.5；由于虛網(wǎng)規(guī)模鏈路最大帶寬需求為13mb/s，故將切換最大綜合負(fù)載優(yōu)先映射算法的靜態(tài)逆變門限值η設(shè)為0.74(即37/50)。

本節(jié)將門限式負(fù)載虛網(wǎng)混合算法(thresholdstresswithhybridvirtualnetworkmappingalgorithm,ts-hybrid-vnm)與以下兩種方法進(jìn)行仿真比較：

(1)minns-sp-vnm——該算法屬于兩階段映射算法。節(jié)點(diǎn)映射采用最小節(jié)點(diǎn)負(fù)載優(yōu)先算法(minimumnodestresspriority)，鏈路映射采用k最短路徑映射方法(kshortestpath)。

(2)back-vnm——該算法屬于一階段映射算法。首節(jié)點(diǎn)映射選擇貪婪算法，通過試錯(cuò)回溯法(backtrackingalgorithm)的思想，完成整個(gè)虛擬網(wǎng)絡(luò)的映射。其中探測閾值定為3。

圖3和圖4均表示虛網(wǎng)映射的成功率。其中圖3的橫軸為時(shí)間，圖中用時(shí)間窗來表示(每100個(gè)時(shí)間單位為一個(gè)時(shí)間窗)。由于虛網(wǎng)請(qǐng)求的生存周期為10個(gè)時(shí)間窗，所以在第十個(gè)時(shí)間之前，隨著虛網(wǎng)請(qǐng)求的數(shù)量不斷增加，這三種算法的映射成功率均呈現(xiàn)下降趨勢，但由于在第六個(gè)時(shí)間窗時(shí)，物理網(wǎng)絡(luò)的鏈路負(fù)載達(dá)到丟棄門限，故本文的ts-hybrid-vnm算法的映射成功率有所降低。在第九個(gè)時(shí)間窗時(shí)，物理網(wǎng)絡(luò)負(fù)載達(dá)到峰值，三種算法的映射成功率均達(dá)到最低點(diǎn)，但由于本文采用丟棄門限，使物理網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載減小，且采用最大負(fù)載優(yōu)先算法，使得這段時(shí)間的虛網(wǎng)映射成功率高于其他兩種算法。在第十個(gè)時(shí)間窗之后，由于存在虛擬網(wǎng)絡(luò)生存周期結(jié)束，故釋放資源，使得虛網(wǎng)映射成功率獲得提升。圖4橫軸為每時(shí)間窗虛網(wǎng)到達(dá)的速率，可以看出隨著虛網(wǎng)速率增加，本文算法同樣獲得較高映射成功率。本文算法雖然在早期階段會(huì)造成較小的虛網(wǎng)丟棄，但當(dāng)虛網(wǎng)到達(dá)趨于穩(wěn)定時(shí)，最終使得虛網(wǎng)的成功率有明顯的提升，而且在物理網(wǎng)絡(luò)負(fù)載過大時(shí)，增加了大規(guī)模虛網(wǎng)請(qǐng)求映射成功的可能性。

圖5和圖6分別描述了在時(shí)間和虛網(wǎng)到達(dá)速率因素影響下的虛網(wǎng)映射的收益/成本比。隨著虛網(wǎng)個(gè)數(shù)的增加，虛鏈路需要多條物理鏈路組成的物理路徑來完成映射，故3種算法的re/cost比都呈下降趨勢。但由于本文算法ts-hybrid-vnm采用了丟棄門限，更大限度地保證收益相對(duì)高的虛網(wǎng)請(qǐng)求，故而在圖5中第六時(shí)間窗時(shí)出現(xiàn)re/cost比升高的現(xiàn)象。從圖6中也可以看出在虛網(wǎng)到達(dá)速率逐漸增高下，本文算法的平均re/cost比也相對(duì)較高。相對(duì)其他兩種算法，該算法最終提高了虛網(wǎng)收益，降低了虛網(wǎng)映射成本。

以上所述，僅為本發(fā)明較佳的具體實(shí)施方式，但本發(fā)明的保護(hù)范圍并不局限于此，任何熟悉本技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員在本發(fā)明披露的技術(shù)范圍內(nèi)，根據(jù)本發(fā)明的技術(shù)方案及其發(fā)明構(gòu)思加以等同替換或改變，都應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。