遗传算法优化的SDN自适应路由算法：降低时延与丢包

本文主要探讨了在软件定义网络（SDN）背景下，针对SDN部署中普遍存在的传输时延大和丢包率高的问题，提出了一种基于遗传算法的自适应路由算法。SDN以其集中式的控制和可编程接口的优势，显著提升了网络管理效率和灵活性，但这些优点同时也暴露了网络性能瓶颈。OpenFlow作为SDN的主要通信协议，允许控制器通过匹配字段来动态调整网络行为，减少了对传统协议的依赖。 该研究算法的核心思想是利用遗传算法在SDN全局网络视图中寻找最优的路由路径。为了提高算法效率，设计时对遗传操作如交叉和变异进行了条件限制，确保不会产生无效路径，从而缩小求解空间，减少控制器的计算负担。这种自适应性使算法能够实时响应网络动态变化，动态选择最合适的转发路径。 作者通过Mininet仿真平台进行了一系列实验，将新提出的算法与传统路由算法进行比较。结果显示，该基于遗传机制的自适应路由算法显著降低了网络的传输时延和丢包率，从而提高了网络的整体性能。这对于优化SDN网络性能，提升用户体验具有重要意义。 本文的关键词包括：软件定义网络（SDN）、传输时延、丢包率、遗传算法、路由算法，这表明研究的焦点集中在这些关键领域。此外，该研究成果被发表在《计算机工程与应用》杂志上，属于计算机科学与技术领域的TP39分类，具有较高的学术价值。 总结来说，这篇文章深入研究了如何通过遗传算法解决SDN中的路由问题，并展示了其在实际网络环境中的优越性能。这对于SDN技术的发展和实际应用具有积极的推动作用。