改进遗传模拟退火算法在MEC中优化VNF部署与低延迟服务策略

在"MEC中基于改进遗传模拟退火算法的虚拟网络功能部署策略"文档中，主要探讨了移动边缘计算（MEC）作为新兴的云服务模式如何通过网络功能虚拟化（NFV）技术提高服务效率和灵活性。MEC通过将云端资源分布式部署到无线接入网，降低网络延迟并减轻核心网络压力。然而，集群化MEC网络的部署面临诸多挑战，包括移动应用需求的动态性和位置不确定性、单个集群资源限制、跨集群间的通信问题以及多类型VNF的逻辑关联问题。 针对时延敏感的移动业务，研究者构建了一个基于开放Jackson排队网络的端到端时延优化模型，将其转化为二维背包问题来分析其NP难特性。为了克服这些问题，作者提出了iGSA（improved genetic and simulated annealing）策略，这是一种结合了遗传算法和模拟退火算法的智能解决方案。iGSA利用遗传算法的强大全局搜索能力寻找潜在的最优解，同时借助模拟退火的随机性跳出局部最优，通过预先映射服务节点避免部署时的网络拥堵，并通过约束判断和纠正机制防止陷入局部最优。 对比实验在多种网络环境下展示了iGSA策略的有效性。它不仅在单个MEC集群内优化VNF部署和业务流路径，而且在跨多个MEC集群的复杂网络环境中也能显著降低业务流的端到端时延，从而显著提升移动业务的用户体验。这一研究对于提高MEC网络的服务质量和效率具有重要的实践指导意义，表明了通过算法创新在动态、分布式系统中有效管理和优化资源部署的重要性。