改进子图搜索的高效虚拟网络嵌入算法

"本文主要探讨了一种基于改进子图同构搜索的虚拟网络嵌入（VNE）算法。针对当前虚拟网络映射过程中存在的问题，如忽视节点资源评估和优化选择过程，以及资源分配的不均衡性，作者提出了一种创新的方法来提升算法性能。 首先，算法引入了一种综合考虑节点资源需求（能力）和拓扑属性的节点资源能力评价模型。通过对节点的资源需求和其在网络中的位置、连接性等因素进行综合分析，这一模型能够更准确地评估每个节点的实际可用资源，从而优化虚拟节点的映射顺序，提高整体映射效率。 其次，传统的虚拟节点映射往往依赖于随机或固定策略，而新算法则改进了候选物理节点的选择过程。它可能涉及到一种更智能的策略，例如优先选择资源丰富且与虚拟网络拓扑结构匹配度高的物理节点，这样可以显著提升虚拟链路的映射质量和连通性。 接着，算法对物理网络的资源分配策略进行了优化。以往的VNE可能只关注局部资源，而忽略了全局资源分布。新算法考虑了子区域内的总资源能力，使得资源分配更加均匀，避免了局部过载，进一步提高了虚拟网络的整体运行效率。 实验结果强有力地证实了这种改进算法的优势。相比于现有的VNE算法，本文提出的算法在映射质量（如连接性和效率）、长期平均收益（如节省的成本）、长期平均接收率（网络服务的稳定性和可靠性），以及运行时间（算法执行效率）等多个关键指标上都有显著提升。这些改进对于大规模、高密度的虚拟网络部署和管理具有重要的实际价值。 本文的工作不仅提升了虚拟网络的嵌入效率，还为优化虚拟网络在物理网络中的布局提供了新的思路，有助于更好地利用底层硬件资源，降低能耗，提高服务质量，是虚拟网络技术发展的一个重要进步。"