基于粒子群优化算法的5G网络切片功能迁移机制
Chinese Journal of Network and Information Security(2018)
摘要
在5G的多应用场景中,数据流量经常出现剧增的情况,网络切片中虚拟机资源可能无法满足用户正常需求.鉴于此,提出了一种以负载均衡为目标的网络切片功能迁移机制.该机制基于粒子群优化算法,将虚拟机模拟成粒子,每次迁移过程中,将所有的粒子分成若干个子群,在群内和群间同时应用粒子群优化算法,参照历史最优解和当前全局最优解更新粒子位置,通过选取标记因子较小的粒子实时比较合适度等参数确定最佳目标粒子,完成迁移过程,该机制既提高了收敛速度,又提高了算法精度.通过与其他迁移方法比较,结果表明,所提迁移机制具有精度高、收敛快的优点,并能提升资源的使用效率,降低了数据中心的能耗,具有较好的自适应性.
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关键词
function migration,particle swarm optimization algorithm,network slicing,5g
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