Technology of Network & Communication
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3749-3752,3776

Construction strategy of data stream mutation service function chain based on machine learning

Construction strategy of data stream mutation service function chain based on machine learning
Zhao Jihong1,2
Ji Wenjun1
Qu Hua2
Zhao Jianlong2
Wang Ke2
Wu Doudou1
1. School of Communications & Information Engineering, Xi'an University of Posts & Telecommunications, Xi'an 710121, China
2. School of Electronic & Information Engineering, Xi'an Jiaotong University, Xi'an 710054, China

摘要

In the enhanced mobile broadband scenario under SDN/NFV network architecture, this paper studied the problem of low availability of service function chain due to data stream mutation, and proposed a dynamic service function chain construction strategy based on heuristic closed-loop feedback algorithm. The algorithm had two parts, such as service function chain deployment module and feedback adjustment module. Firstly, it implemented the initial deployment of the service function chain based on the resource optimization model and used the genetic algorithm to solve the optimization model. Then, it used the random forest regression algorithm to predict the data traffic that could be carried by the current service function chain to achieve the corresponding feedback adjustment. Therefore, the whole service function chain construction strategy was a heuristic closed-loop feedback algorithm based on genetic algorithm and random forest regression. The simulation results show that compared with the existing genetic and tabu search algorithms, the proposed algorithm improves the user acceptance rate by 12% and the occupancy of the underlying resources by 19%.

基金项目

国家自然科学基金资助项目(61531013)
国家重大专项资助项目(2018ZX03001016)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.07.0548
出版期卷: 《计算机应用研究》 Printed Article, 2020年第37卷 第12期
所属栏目: Technology of Network & Communication
出版页码: 3749-3752,3776
文章编号: 1001-3695(2020)12-046-3749-04

发布历史

[2020-12-05] Printed Article

引用本文

赵季红, 季文君, 曲桦, 等. 基于机器学习数据流突变型服务功能链构建策略 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (12): 3749-3752,3776. (Zhao Jihong, Ji Wenjun, Qu Hua, et al. Construction strategy of data stream mutation service function chain based on machine learning [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (12): 3749-3752,3776. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

《计算机应用研究》创刊于1984年,是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。

《计算机应用研究》瞄准本学科领域迫切需要的前沿技术,及时反映国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势。主要刊载内容包括本学科领域高水平的学术论文、本学科最新科研成果和重大应用成果。栏目内容涉及计算机学科新理论、计算机基础理论、算法理论研究、算法设计与分析、区块链技术、系统软件与软件工程技术、模式识别与人工智能、体系结构、先进计算、并行处理、数据库技术、计算机网络与通信技术、信息安全技术、计算机图像图形学及其最新热点应用技术。

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