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申请/专利权人：东南大学
摘要：本发明公开了一种基于仿生优化和加权多路径协议的SDN数据平面故障恢复方法及系统，通过使用IPv6的流标签字段对流量进行聚合，为每个聚合流分配一个流标签。通过基于马尔可夫链的加权多路径协议，使得聚合流可以根据权重进行负载均衡，以响应网络的变化；在控制器中实现一个两阶段的仿生优化算法，第一阶段为勘探阶段，搜索全局最优；第二阶段为开发阶段，跳出局部最优；通过使用改进的长鼻浣熊优化算法高效求解最优权重，在网络出现变化或发生故障时对现有权重进行迭代，并在收敛后暂停并下发新的流表规则，实现自适应快速故障恢复。
主权项：1.基于仿生优化和加权多路径协议的SDN数据平面故障恢复方法，其特征在于,包括如下步骤：S1、获取全局拓扑：控制器通过链路层发现协议LinkLayerDiscoveryProtocol，LLDP获取全局网络拓扑；S2、流聚合：使用IPv6的流标签字段对流量进行聚合，为每个聚合流分配一个流标签；S3、权重分配：根据聚合流的进出交换机和网络拓扑，为聚合流分配一组转发权重，所述权重为该流在经过每个交换机时向对应端口转发的概率，每条聚合流按照马尔可夫链概率模型走多条转发路径；S4、权重更新：基于改进的长鼻浣熊优化算法，针对网络全局健康值进行优化，求解最优权重；具体包括如下步骤：S41、初始化阶段：初始化权重集合为向量W，建立一个种群，种群的规模是N，初始化最大迭代次数T；S42、勘探阶段：更新权重，搜索全局最优；S43、开发阶段：种群在原地的附近进行随机跳跃，跳出局部最优；权重更新包括勘探和开发两个阶段，所述勘探阶段中搜索全局最优，开发阶段跳出局部最优；S5、迭代收敛：重复执行步骤S4，当连续T次执行中网络全局健康值Sbest基本不变，则认为收敛，暂停迭代；S6、下发流表规则：将对应的权重Wbest下发到交换机，指导交换机疏导流量。
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百度查询： 东南大学 基于仿生优化和加权多路径协议的SDN数据平面故障恢复方法及系统
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