优化同构子图搜索的虚拟网络映射算法提升性能

"基于优化的同构子图搜索的虚拟网络映射算法 (2013年)" 这篇2013年的论文聚焦于虚拟网络映射（Virtual Network Embedding，VNE）领域的算法优化，该领域属于计算机科学与工程的交叉学科，特别是分布式系统和网格计算的研究。虚拟网络映射是云计算和网络虚拟化中的关键技术，它涉及到将虚拟网络（由用户定义的服务和连接需求）映射到物理网络上，以实现资源的有效利用和网络服务的高效运行。 论文首先指出当前VNE算法存在的问题，即未能充分考虑网络节点的资源需求和拓扑属性。为解决这一问题，作者提出了一种新的节点资源能力评价方法。这个方法综合评估了网络节点的资源需求和拓扑特性，以更合理的方式评价节点的资源能力，进而优化虚拟节点的映射顺序。这样的优化有助于减少资源浪费，提高虚拟网络的部署效率。 接着，论文改进了虚拟节点映射过程中候选物理节点的选择策略。通过改进这一过程，可以提升虚拟链路映射的质量，确保虚拟网络中的通信路径在物理网络上的映射更加高效和可靠。这一步对于保证服务质量（QoS）和网络稳定性至关重要。 最后，为了进一步优化资源分配，论文考虑了物理网络的子区域资源总量。通过对初始资源分配区域的智能选择，算法能够更好地适应网络资源的分布情况，从而提高整体映射效果。 实验结果显示，与已有的VNE算法相比，提出的算法在多个关键指标上表现出显著的提升，包括映射质量、长期平均收益、长期平均接收率以及算法执行时间。这意味着新算法不仅能够更有效地利用物理网络资源，而且在处理大规模虚拟网络映射时，具有更高的运行效率。 关键词包括计算机应用、虚拟网络、映射算法、同构子图搜索和网络拓扑结构，强调了论文涉及的核心技术和理论背景。中图分类号和文献标志码则分别指明了论文的科技类别和学术价值。 这篇论文贡献了一种优化的虚拟网络映射策略，通过改进节点资源评价、虚拟节点映射和资源分配区域选择，提升了虚拟网络在物理网络中的映射性能，对云服务提供商和网络管理者来说具有重要的实践意义。