基于K-mean++和粒子群算法的SDN多控制器部署方法

［摘 要］ 針對軟件定義網絡中的多控制器部署問題，首先通過K-means++算法對網絡節點聚類，得到網絡中初始控制域和控制器位置，然后使用粒子群算法以最小化時延和負載均衡為優化目標，多個粒子并行搜索最優解，進一步優化控制域和控制器位置。在小、中、大型網絡拓撲上與隨機算法、K-means++算法、粒子群算法的多控制器部署方法比較，仿真結果表明，在中小型網絡中，比其他3種算法在平均傳播時延和負載均衡上更加穩定且時延更低，在大型網絡中，平均傳播時延，最壞傳播時延和控制器的負載均衡上均優于其他3種算法。

［關鍵詞］ 軟件定義網絡； 多控制器部署； K-means++； 粒子群算法； 時延； 負載均衡

［中圖分類號］ TP393 ［文獻標識碼］ A

軟件定義網絡[1]（software defined networking， SDN）是一種新型的網絡體系結構[1]，它的[BP）]核心理念是將網絡中的控制平面與數據平面分離，控制平面通過單一的控制器管理網絡中的所有設備，但是隨著網絡規模的擴大，交換機數量的增加，單一的控制器在處理越來越多的請求時不堪重負，從而無法保證高效的性能。有學者提出了一種分層式設計的多控制器體系結構解決這些問題[2]，例如Kandoo[3]，此種體系結構由多個控制器構成，且控制器間可以相互通信，隨著這一體系的誕生，多個控制器如何合理放置在控制平面上成為了亟待解決的問題。多控制器放置問題[4]（controller placement problem， CPP）是一個NP難問題，在SDN網絡中部署多個控制器，針對設定的優化目標，選出最合適的控制器數量和最佳放置位置，確定控制器與其管理的交換機的映射。……