导读:本文包含了编排算法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:网络功能虚拟化,网络功能编排,启发式算法
编排算法论文文献综述
母泽平[1]（2019）在《一种虚拟化网络功能启发式动态编排算法》一文中研究指出随着信息化的发展,网络业务的种类越来越多,业务的功能越来越强大,网络的基础设施为业务提供动态服务的能力已跟不上业务发展的速度,研究动态部署虚拟化网络功能具有重大意义.在不违反服务水平协议的情况下,研究了虚拟网络功能编排问题,并提出了虚拟网络功能编排的整数线性规划数学模型,接着基于动态编程的启发式算法对模型求解,最后对现实世界网络拓扑进行跟踪模拟.仿真结果表明,所提出的启发式算法可以降低网络运营成本,相关性能优于传统的硬件中间件方法.(本文来源于《西南师范大学学报(自然科学版)》期刊2019年06期）
周钰[2]（2019）在《基于流量感知的虚拟网络功能智能编排算法研究》一文中研究指出为了应对快速增长的数据流量需求和多样化的业务需求,将网络切片引入到下一代无线网络架构中,是未来5G网络发展的必然趋势。实现网络切片的网络功能虚拟化技术基于通用服务器硬件,并以软件化的形式提供各类虚拟网络功能(Virtualized Network Function,VNF)。根据不同业务场景对VNF进行动态部署和资源的按需分配,能够在满足不同业务QoS需求的同时降低网络运维成本。然而,考虑到网络资源的有限性和业务请求的动态性,如何有效合理地编排VNF,对网络切片的实现至关重要。本文重点研究了5G网络切片场景中的VNF编排问题,论文的主要研究内容和创新点总结如下:1.针对虚拟化网络在时间域上业务请求的动态变化和信息反馈时延导致的虚拟资源分配不合理,提出一种基于神经网络的流量感知算法,该算法通过服务功能链(Service Function Chain,SFC)的历史队列信息来预测未来负载状态。基于预测的结果,联合考虑VNF的调度问题和相应的计算资源分配问题,提出一种基于时延最小化的VNF部署算法,在满足未来队列不溢出的最低资源需求的前提下,采用按需分配的方式最大化计算资源利用率。仿真结果表明,该文提出的基于神经网络预测模型能够获得很好的预测效果,实现了网络的在线监测;VNF部署算法有效地降低了比特丢失率的同时也降低了整体VNF调度产生的平均端到端时延。2.针对5G网络切片架构下业务请求动态性引起的VNF迁移优化问题,首先建立了基于受限马尔可夫决策过程(Constrained Markov Decision Process,CMDP)的随机优化模型以实现多类型SFC的动态部署,该模型以最小化通用服务器平均运行能耗为目标,同时受限于各切片平均时延约束以及平均缓存、带宽资源消耗约束。其次,为了克服优化模型中难以准确掌握系统状态转移概率及状态空间过大的问题,提出了一种基于强化学习框架的VNF智能迁移在线学习算法,该方法通过卷积神经网络来近似行为值函数,从而在每个离散的时隙内根据当前系统状态为每个网络切片制定合适的VNF迁移策略及CPU资源分配方案。仿真结果表明,所提出的算法在有效地满足各切片QoS需求的同时,降低了基础设施的平均能耗。(本文来源于《重庆邮电大学》期刊2019-06-02）
钱美伶[3]（2019）在《5G网络切片编排算法研究》一文中研究指出网络切片虚拟资源编排技术是5G移动网络的新兴概念,包含网络切片资源映射和资源分配两个过程,是网络切片实现商业化至关重要的一环。传统资源映射和资源分配算法大多基于系统吞吐量或资源利用率等单一目标,而网络切片编排算法在传统网络架构下的资源映射和资源分配算法基础上提出更高要求。本文基于网络切片叁层架构,分别从用户角度和网络运营商角度研究网络切片编排策略。首先,考虑不同用户对系统带宽、时延等性能要求千差万别,在分析增强型移动宽带业务(eMBB)和超高可靠低时延(uRLLC)业务关键指标的基础上,以提高eMBB业务最小吞吐量同时降低uRLLC业务最大传输时延为目标建立了联合带宽资源编排模型(e&u-BOP)。该模型既是一个混合整数规划模型(MIP),也是NP-hard问题。针对e&u-BOP,本文基于松弛理论和凸优化理论设计了一种高概率保证的启发式贪婪算法(HPGH)来求解。仿真表明,HPGH算法不仅可以极大降低算法复杂度,还能实现带宽资源在eMBB业务和uRLLC业务之间动态按需分配。其次,以网络运营商的网络服务质量保证为出发点,本文建立以最小化网络拥塞为目标的网络切片资源编排模型(Min-NC)。Min-NC是包含虚拟网络映射和资源分配两个过程的MIP,也是NP-hard问题,故将Min-NC解耦为网络映射和网络资源分配过程,先基于子图同构理论得到网络映射结果,然后将Min-NC重新整合为线性规划模型(LP),最后采用拉格朗日乘子法快速求解得到网络资源分配结果。仿真表明,Min-NC的网络拥塞相较于传统最短路径树算法(SPT)降低了近2倍。最后,在保证网络运营商网络服务质量的同时,为了进一步提高网络资源利用率,本文在Min-NC模型基础上引入动态资源定价策略,建立以最大化网络运营商利润为目标的网络切片资源编排模型(Max-PP)。针对Max-PP,根据Min-NC得到的最优拥塞控制结果设计一种启发式动态资源定价策略,最后采用拉格朗日乘子法快速求解。仿真表明,相比于Min-NC和SPT,Max-PP能提高网络资源利用率和网络运营商利润,同时具有与Min-NC相近的网络拥塞性能。(本文来源于《重庆邮电大学》期刊2019-06-02）
孙斐[4]（2019）在《视觉传达设计中图形语言自动编排算法》一文中研究指出采用传统算法进行图形语言描述时,由于缺少一个严格的标准,导致得到的结果不够准确,不能有效确定图形显示尺寸和位置,难以有效支持图形语言编排控制。因此,提出一种新的视觉传达设计中图形语言自动编排算法。通过固定值法对视觉传达设计中缓冲区图像的显示尺寸进行计算,将编排版面数量最小值和表面利用度最高值作为编排目标函数;采用蚁群算法对其进行求解,得到最优解,获取视觉传达设计中图形最佳显示位置。通过依据规则的语法描述与依据ASM(abstract state machine)的语义描述实现对图形语言的描述。利用并行与选择标识对视觉传达设计中图形语言的并行流程与选择流程进行描述,采用并行流程与选择流程实现图形语言自动编排。通过C语言对所提算法进行程序编写和运行,达到图形语言自动编排的目的。分析实验结果可知,所提算法的用户满意度为7. 792,明显高于传统算法,说明所提算法编排效果更好,实用价值更高。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2019年02期）
锁建军,陈婷[5]（2018）在《多个版本教科书章节算法初步“章小结”的编排研究——基于教学资源优化的视角》一文中研究指出基于教学资源优化的视角,选取不同版本的高中数学教科书为对象,以共有的章节算法初步为例,对其章小结内容的编排进行研究。分别从编排的结构体系、文本容量、呈现方式叁个方面挖掘各个版本教科书章小结内容编排的历史经验和基本特征,结合基本特征,明确教科书章小结编排的基本路径,启示后续教科书"章小结"编排上,可以以基本路径为指引,在其基础上不断地进行完善和优化。(本文来源于《课程教学研究》期刊2018年11期）
龙恳,钱美伶,余翔,陈侃[6]（2019）在《一种基于网络切片的带宽资源编排算法》一文中研究指出为在无线虚拟化环境下进行高效的带宽资源分配,研究基于增强型移动宽带(eMBB)与高可靠低时延通信(uRLLC)的带宽资源编排问题。对于小型网络,将带宽资源编排问题简化为带宽资源分配问题并给出全局最优解。针对大型网络,结合松弛理论将带宽资源编排问题转化为带宽资源编排的松弛问题,并提出一种基于贪婪理论的启发式算法HPGH。仿真结果表明,通过解决带宽资源编排问题,可以按需为用户动态分配带宽资源,且HPGH算法能够有效提升eMBB业务的吞吐量,降低uRLLC业务的最大传输时延。(本文来源于《计算机工程》期刊2019年10期）
孙伟,刘迪昱,曾艳[7]（2018）在《基于基因算法的课程编排最优策略研究》一文中研究指出课程编排是学校教学管理中的重要工作,在排课过程中能否找到课程编排的最优策略直接影响教师教学和学生学习的效率。将基因算法应用到排课系统中,利用基因算法针对课程编排需求进行排课,有助于产生最优课程编排方案,实现智能排课,提升学习效率。(本文来源于《湖南广播电视大学学报》期刊2018年02期）
马健,邱亚,刘子冬,吴钟乐,肖红江[8]（2018）在《“央视专区”智能推荐系统与编排算法设计》一文中研究指出本文介绍应用于"央视专区"的智能推荐系统和编排算法设计。智能推荐系统引入台内评价等引导因子,结合运营策略、宣传要求等因素对用户提供个性化推荐;编排算法设计充分考虑电视大屏视觉呈现和遥控器操控等特点,通过建模分析,将重点推荐的节目编排在电视屏幕的最佳统计呈现位置,有效提高用户收看节目的操控便捷性。(本文来源于《广播与电视技术》期刊2018年06期）
李俊[9]（2018）在《NFV服务编排机制与放置算法的研究》一文中研究指出网络功能虚拟化NFV通过虚拟化技术实现网络设备功能与专用硬件的解耦,将网络设备功能封装成NFV服务部署在虚拟节点上,从而降低硬件的固有成本、维护成本和避免厂商锁定。NFV服务的部署包括两方面:一是将多个NFV服务按照特定拓扑结构进行编排,形成功能更强大的网络服务;二是将NFV服务放置在指定的物理节点上,使物理节点的计算、网络资源能满足NFV服务所需资源,从而提高NFV服务部署的成功率。然而目前的NFV服务编排机制主要通过编写模板文件指定NFV服务的拓扑结构,不能直观反映NFV服务与服务之间的关系,且没有解决服务放置的问题。论文针对NFV服务的编排与放置问题进行研究,提出了 NFV服务编排机制与放置算法,设计并实现了一个可视化的NFV服务编排与放置系统。该系统采用一种直观、高效的NFV服务编排与优化的放置算法提高NFV服务部署的成功率。论文研究工作分成两个部分:(1)提出基于半局部中心性的服务放置算法SP-SLC。算法以放置NFV服务所需资源和物理节点可用资源作为输入,判断NFV服务是否满足资源约束条件,将资源需求最多的NFV服务放置在可用资源最多的物理节点,输出NFV服务与物理节点的映射表。论文以NFV服务部署成功率作为服务放置算法性能的评估指标。(2)设计并实现NFV服务编排与放置系统。系统实现了身份认证、可视化虚拟网络管理和NFV服务编排与放置的功能,将NFV服务编排映射为图模型,其中NFV服务和虚拟网络映射为不同的顶点,NFV服务与服务间、服务与虚拟网络间的关系映射为边。在部署NFV服务时应用SP-SLC算法放置每个NFV服务。为了验证上述工作的有效性,论文对NFV服务编排与放置系统的功能与性能测试进行实验。实验结果表明该系统具有高可行性与易用性,能显着提高NFV服务部署的成功率。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2018-03-22）
刘正松[10]（2017）在《算理与算法相融 知识同能力共生——苏教版教材“分数乘法”内容的编排思路和教学要点》一文中研究指出《课程标准《2011年版》》对"分数运算"的相关内容有如下要求:能分别进行简单的分数(不含带分数)的加、减、乘、除运算及混合运算(以两步为主,不超过叁步);能解决分数的简单实际问题。根据上述要求,苏教版教材在五年级下册编排了"分数加法和减法",并在六年级上册依次编排"分数乘法"、"分数除法"和"分数四则混合运算"这叁个单元的教学内容。"分数乘法"单元主要引导学生探索并掌握分数乘法的计算方法,拓展乘法运算的意义,依据分数乘法的意义以及相关的计算方法分析并解决一些简单的实际(本文来源于《小学数学教育》期刊2017年18期）
编排算法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为了应对快速增长的数据流量需求和多样化的业务需求,将网络切片引入到下一代无线网络架构中,是未来5G网络发展的必然趋势。实现网络切片的网络功能虚拟化技术基于通用服务器硬件,并以软件化的形式提供各类虚拟网络功能(Virtualized Network Function,VNF)。根据不同业务场景对VNF进行动态部署和资源的按需分配,能够在满足不同业务QoS需求的同时降低网络运维成本。然而,考虑到网络资源的有限性和业务请求的动态性,如何有效合理地编排VNF,对网络切片的实现至关重要。本文重点研究了5G网络切片场景中的VNF编排问题,论文的主要研究内容和创新点总结如下:1.针对虚拟化网络在时间域上业务请求的动态变化和信息反馈时延导致的虚拟资源分配不合理,提出一种基于神经网络的流量感知算法,该算法通过服务功能链(Service Function Chain,SFC)的历史队列信息来预测未来负载状态。基于预测的结果,联合考虑VNF的调度问题和相应的计算资源分配问题,提出一种基于时延最小化的VNF部署算法,在满足未来队列不溢出的最低资源需求的前提下,采用按需分配的方式最大化计算资源利用率。仿真结果表明,该文提出的基于神经网络预测模型能够获得很好的预测效果,实现了网络的在线监测;VNF部署算法有效地降低了比特丢失率的同时也降低了整体VNF调度产生的平均端到端时延。2.针对5G网络切片架构下业务请求动态性引起的VNF迁移优化问题,首先建立了基于受限马尔可夫决策过程(Constrained Markov Decision Process,CMDP)的随机优化模型以实现多类型SFC的动态部署,该模型以最小化通用服务器平均运行能耗为目标,同时受限于各切片平均时延约束以及平均缓存、带宽资源消耗约束。其次,为了克服优化模型中难以准确掌握系统状态转移概率及状态空间过大的问题,提出了一种基于强化学习框架的VNF智能迁移在线学习算法,该方法通过卷积神经网络来近似行为值函数,从而在每个离散的时隙内根据当前系统状态为每个网络切片制定合适的VNF迁移策略及CPU资源分配方案。仿真结果表明,所提出的算法在有效地满足各切片QoS需求的同时,降低了基础设施的平均能耗。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
编排算法论文参考文献
[1].母泽平.一种虚拟化网络功能启发式动态编排算法[J].西南师范大学学报(自然科学版).2019
[2].周钰.基于流量感知的虚拟网络功能智能编排算法研究[D].重庆邮电大学.2019
[3].钱美伶.5G网络切片编排算法研究[D].重庆邮电大学.2019
[4].孙斐.视觉传达设计中图形语言自动编排算法[J].科学技术与工程.2019
[5].锁建军,陈婷.多个版本教科书章节算法初步“章小结”的编排研究——基于教学资源优化的视角[J].课程教学研究.2018
[6].龙恳,钱美伶,余翔,陈侃.一种基于网络切片的带宽资源编排算法[J].计算机工程.2019
[7].孙伟,刘迪昱,曾艳.基于基因算法的课程编排最优策略研究[J].湖南广播电视大学学报.2018
[8].马健,邱亚,刘子冬,吴钟乐,肖红江.“央视专区”智能推荐系统与编排算法设计[J].广播与电视技术.2018
[9].李俊.NFV服务编排机制与放置算法的研究[D].北京邮电大学.2018
[10].刘正松.算理与算法相融知识同能力共生——苏教版教材“分数乘法”内容的编排思路和教学要点[J].小学数学教育.2017