自适应路由服务合成：基于NFV-SDN的机器学习优化策略

本文主要探讨了"自适应路由服务合成:模型及优化"这一主题，针对当前网络应用的多样化和个性化需求，提出了一个创新的解决方案。在新型网络环境下，随着用户通信需求的频繁变化，传统的网络服务提供商（ISP）往往通过购置和部署大量专用网络设备来满足这些需求，但这导致了高昂的运营成本、资源浪费以及网络发展的可持续性问题。 文章从软件工程的角度出发，倡导利用网络功能虚拟化（NFV）和软件定义网络（SDN）技术，对路由功能进行重新思考和整合。通过软件产品线技术构建路由服务产品线，这一做法旨在提高路由功能的选择灵活性，并作为服务优化的基础。这种方法有助于减少硬件设备的依赖，提升资源利用率。 文章的核心贡献在于引入了机器学习，特别是多层前馈神经网络（Multilayer Perceptron，MLP），来设计路由服务的离线和在线学习模型。离线模式用于预先训练和优化路由功能选择，而在线模式则根据实时用户需求进行动态调整。这种结合使得路由服务能够更好地适应用户的差异化需求，从而提升用户体验。 通过仿真实验验证了这个模型的有效性和可行性。实验结果显示，该自适应路由服务合成机制不仅能有效降低成本，提高资源利用效率，还能提供个性化的服务，从而显著改善用户的网络服务质量。 关键词包括：路由服务、网络功能虚拟化、软件定义网络、软件产品线、机器学习和多层前馈神经网络。从分类号来看，这篇研究属于计算机科学技术领域，TP393，符合学术期刊《软件学报》的发表标准。引用时，应按照指定的中文或英文格式给出作者、题目、期刊名称、年份、卷期等信息。 本文为网络服务提供商提供了一个创新的策略，通过软件技术手段和机器学习优化，实现路由服务的自适应合成，对于提升网络服务的灵活性和效率具有重要意义。