利用机器学习实现快速网络资源分配的-研究

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1、RESEARCHONFASTNETWORKRESOURCEALLOCATIONWITHMACHINELEARNINGMETHODAMasterThesisSubmittedtoUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaMajor:CommunicationandInformationSystemAuthor:YanjunLiAdvisor:ProfessorDuXuSchoolofCommunication&InformationSchool:Engineering独创性声明本人声明所呈

2、交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。作者签名：日期：年月日论文使用授权本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，

3、可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后应遵守此规定）作者签名：导师签名：日期：年月日摘要摘要软件定义网络是一种新型的网络架构，其将网络设备控制面与数据面分离开来。一个逻辑上集中的控制器负责所有的决策控制，而数据面的交换设备只负责网络中数据封包的转发。这个架构使得网络数据流更加的灵活可控。而面对日益增长的网络流量压力和不断升级的应用需求，如何在此集中控制的架构下，为用户提供高质量服务的同时，实现网络资源的合理分配，从而全面提升网络性能便成为了一个重要的研究议题。而通过对这个复杂的流量工程问题进行数学建模可

4、以证实，其为一个NP完全问题。虽然目前，研究人员已经在网络资源分配，特别是动态路由决策方面提出了很多较为先进的启发式算法。但是在解决这个NP完全问题时，这些算法均会带来较高的计算时间花销，无法在真实网络所要求的时间内完成动态路由的选择。本论文提出了一种的解决方案，力求实现实时的动态路由决策。在一个可靠的网络环境中，我们用多个监督式机器学习模型在控制器端构建了一个路由决策元层。为了能够使经过训练的机器学习模型，具备启发式算法根据当前网络状态计算优化路由的能力，本文将启发式算法的输入和输出分别作为训练样本的特征和标签对模型进行训练。在所有模型训练

5、完成之后，该路由决策元层便可以完全取代耗时的启发式算法。即当控制器收到有新的连接请求，其便可以根据采集到的实时网络状态数据，独立计算得出与启发式算法近似的优化路径，而这一个预测过程则是非常迅速，完全满足真实网络部署的需要。同时，为了能够更加有效地抽取有用的网络特征，并使机器学习模型充分考虑该约束满足问题中约束条件和优化目标的影响，我们利用了深度学习的思想，并且基于分类受限玻尔兹曼机，提出了高斯-二进制条件分类受限玻尔兹曼机模型作为路由决策单元，并给出了该模型的具体训练算法。之后通过详尽的数学论证与仿真实验，本文分别从理论和实践的角度证实了条件

6、分类受限玻尔兹曼机可以成功地应用于该动态路由决策框架中。而通过该深度学习模型的准确预测，本架构最终实现了网络资源的快速分配。关键词：软件定义网络，网络资源快速分配，动态路由决策，深度学习，受限玻尔兹曼机IABSTRACTABSTRACTSoftware-DefinedNetworksisanemergingarchitecturethatseparatesthecontrolplaneanddataplane.Alogicalcentralizedcontrollerisresponsibleforallthecontroldecisions

7、andswitchesindataplaneonlysimplyforwardpackets.Thisparadigmenablesflexiblenetworkdataflowmanagement.Confrontingwithincreasingnetworklordpressureandcomplexapplicationrequirements,ithasalreadybecomeaveryimportantresearchtopictoaccomplishreasonableresourceallocationandefficien

8、tlyenhancenetworkperformanceundersuchkindofcentralizedcontrolarchitecture.Throught