为了解决交换机静态分配给多维信息并且静态配置多维信息,因此流量动态可能导致响应时间长并且导致高维护成本问题,将多维信息SDN数据优化(SDN data optimization for multi-dimensional information,SDOMI)制定为在线优化,以最大限度...为了解决交换机静态分配给多维信息并且静态配置多维信息,因此流量动态可能导致响应时间长并且导致高维护成本问题,将多维信息SDN数据优化(SDN data optimization for multi-dimensional information,SDOMI)制定为在线优化,以最大限度地降低由多维信息集群的响应时间和维护所导致的总成本。通过应用随机固定水平控制(RFHC)框架,将SDOMI分解为一系列稳定的转移匹配问题,保证竞争比率的小损失。由于匹配问题是NP难的,提出了一种关联规则映射算法,它集成了匹配理论和关联规则映射中的关键概念,以有效地解决它。理论分析证明的算法在几十次迭代中收敛于近似最优Nash稳定解,并在多维信息之间实现更好的负载平衡。展开更多
文摘为了解决交换机静态分配给多维信息并且静态配置多维信息,因此流量动态可能导致响应时间长并且导致高维护成本问题,将多维信息SDN数据优化(SDN data optimization for multi-dimensional information,SDOMI)制定为在线优化,以最大限度地降低由多维信息集群的响应时间和维护所导致的总成本。通过应用随机固定水平控制(RFHC)框架,将SDOMI分解为一系列稳定的转移匹配问题,保证竞争比率的小损失。由于匹配问题是NP难的,提出了一种关联规则映射算法,它集成了匹配理论和关联规则映射中的关键概念,以有效地解决它。理论分析证明的算法在几十次迭代中收敛于近似最优Nash稳定解,并在多维信息之间实现更好的负载平衡。
