网络切片下基于粒子群理论的虚拟资源重配置方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种网络切片下基于粒子群理论的虚拟资源重配置方法及系统，其中方法包括：获取需要重新分配的虚拟节点集合；根据基于粒子群理论的虚拟节点重配置算法生成底层节点资源分配方案；通过最短路径算法将所述需要重新分配的虚拟节点与相关节点进行连接，得到已连接节点；通过所述底层节点资源分配方案对所述已连接节点进行资源分配，将完成资源分配的已连接节点定义为重新分配节点；计算重新分配节点的底层链路资源利用率；判断所述重新分配节点的底层链路资源利用率是否超过底层链路资源利用率阈值，若否，则完成资源分配。本发明专利技术较好地提升了虚拟网的映射成功率和底层网络资源平均利用率。

【技术实现步骤摘要】
网络切片下基于粒子群理论的虚拟资源重配置方法及系统
本专利技术涉及电力通信网的资源管理
，特别是涉及一种网络切片下基于粒子群理论的虚拟资源重配置方法及系统。
技术介绍
随着5G网络的快速建设和运营，5G网络上承载的业务类型和数量快速增加，网络资源的需求量快速增加。为提升网络资源的利用率，满足越来越多的网络资源需求，网络切片技术已逐渐成为网络运营商和设备厂商的主要技术。在网络切片环境下，如何高效的将底层网络资源分配给虚拟网络，是一个重要的研究内容。从已有研究可知，在如何实现底层网络资源的高效利用方面，已经取得了较多的研究成果。但是，随着底层网络和虚拟网络运营时间的增加，底层网络资源存在替换和更新的情况，虚拟网络存在创建和关闭的情况。这种背景下，底层网络上承载的虚拟网资源将出现不均衡的问题，容易导致部分底层网络资源利用率过高，而部分底层网络资源的利用率过低。当底层网络资源利用率不均衡时，容易导致底层网络资源的不可靠性，也容易导致虚拟网因没有合适的资源而出现资源分配失败的情况。
技术实现思路
为解决底层网络资源利用率不均衡导致虚拟网资源分配成功率低的问题，本专利技术提供一种网络切片下基于粒子群理论的虚拟资源重配置方法及系统。本专利技术第一方面提供一种网络切片下基于粒子群理论的虚拟资源重配置方法，包括：获取底层节点集合；其中，所述底层节点集合包含至少两个底层节点；计算每一底层节点的网络资源利用率，将所述底层节点的网络资源利用率超过网络资源利用率阈值的底层节点的集合作为需要重新分配的虚拟节点集合；其中，所述需要重新分配的虚拟节点集合包含至少两个需要重新分配的虚拟节点；根据基于粒子群理论的虚拟节点重配置算法生成底层节点资源分配方案；通过最短路径算法将所述需要重新分配的虚拟节点与相关节点进行连接，将与相关节点连接后的需要重新分配的虚拟节点定义为已连接节点；其中，所述相关节点是指与所述需要重新分配的虚拟节点的距离小于距离阈值的节点；通过所述底层节点资源分配方案对所述已连接节点进行资源分配，将完成资源分配的已连接节点定义为重新分配节点；计算重新分配节点的底层链路资源利用率；判断所述重新分配节点的底层链路资源利用率是否超过底层链路资源利用率阈值，若否，则完成资源分配。进一步地，所述根据基于粒子群理论的虚拟节点重配置算法生成底层节点资源分配方案，包括：获取需要重新分配的虚拟节点的当前位置、全局最优位置及局部最优位置；分别计算当前位置的网络资源平均利用率、全局最优位置的网络资源平均利用率及局部最优位置的网络资源平均利用率；根据虚拟节点的当前速度、全局最优位置的权重因子、全局最优位置的运动加速度、所述局部最优位置、所述当前位置、局部最优位置的权重因子、局部最优位置的运动加速度、全局最优位置计算速度更新值；根据所述速度更新值及当前位置计算当前位置更新值；当满足当前位置的网络资源平均利用率大于局部最优位置的网络资源平均利用率时，使用当前位置更新值给局部最优位置赋值；当满足局部最优位置的网络资源平均利用率大于全局最优位置的网络资源平均利用率时，使用局部最优位置给全局最优位置赋值；将赋值后的全局最优位置作为底层节点资源分配方案。进一步地，所述网络资源平均利用率通过以下公式计算：其中，AS为网络资源平均利用率，为底层节点，NS为底层节点集合，为底层节点已被虚拟网络节点使用的计算资源数量，为底层节点的总计算资源容量，|NS|为底层节点集合中的底层节点数量，为底层链路，ES为虚拟链路集合，为底层链路已被虚拟网络链路使用的带宽资源数量，为底层链路的带宽资源，|ES|表示底层链路集合中的底层链路数量。进一步地，所述计算每一底层节点的网络资源利用率，通过以下公式计算：其中，U为网络资源利用率，CS为底层网络资源开销，为底层节点，NS为底层节点集合，为底层节点的总计算资源容量，为底层链路，ES为底层链路集合，为底层链路的带宽资源；所述网络资源利用率阈值为70％。进一步地，所述计算每一底层节点的网络资源利用率之前还包括：计算底层网络资源开销；具体地，通过以下公式计算：其中，CS为底层网络资源开销，为虚拟节点，NV为虚拟节点集合，为虚拟节点的总计算资源容量，为虚拟链路，EV为虚拟链路集合，为虚拟链路所映射的底层路径包含的底层链路的数量，为虚拟链路的带宽资源；计算底层网络映射收益；具体地，通过以下公式计算：其中，RS为底层网络映射收益，为虚拟节点，NV为虚拟节点集合，为虚拟节点的总计算资源容量，为虚拟链路，EV为虚拟链路集合，为虚拟链路的带宽资源。本专利技术第二方面提供一种网络切片下基于粒子群理论的虚拟资源重配置系统，包括：需要重新分配的虚拟节点集合构建模块，用于获取底层节点集合；其中，所述底层节点集合包含至少两个底层节点；计算每一底层节点的网络资源利用率，将所述底层节点的网络资源利用率超过网络资源利用率阈值的底层节点的集合作为需要重新分配的虚拟节点集合；其中，所述需要重新分配的虚拟节点集合包含至少两个需要重新分配的虚拟节点；底层节点资源分配方案生成模块，用于根据基于粒子群理论的虚拟节点重配置算法生成底层节点资源分配方案；节点连接模块，用于通过最短路径算法将所述需要重新分配的虚拟节点与相关节点进行连接，将与相关节点连接后的需要重新分配的虚拟节点定义为已连接节点；其中，所述相关节点是指与所述需要重新分配的虚拟节点的距离小于距离阈值的节点；资源分配模块，用于通过所述底层节点资源分配方案对所述已连接节点进行资源分配，将完成资源分配的已连接节点定义为重新分配节点；计算重新分配节点的底层链路资源利用率；判断所述重新分配节点的底层链路资源利用率是否超过底层链路资源利用率阈值，若否，则完成资源分配。进一步地，所述底层节点资源分配方案生成模块，还用于：获取需要重新分配的虚拟节点的当前位置、全局最优位置及局部最优位置；分别计算当前位置的网络资源平均利用率、全局最优位置的网络资源平均利用率及局部最优位置的网络资源平均利用率；根据虚拟节点的当前速度、全局最优位置的权重因子、全局最优位置的运动加速度、所述局部最优位置、所述当前位置、局部最优位置的权重因子、局部最优位置的运动加速度、全局最优位置计算速度更新值；根据所述速度更新值及当前位置计算当前位置更新值；当满足当前位置的网络资源平均利用率大于局部最优位置的网络资源平均利用率时，使用当前位置更新值给局部最优位置赋值；当满足局部最优位置的网络资源平均利用率大于全局最优位置的网络资源平均利用率时，使用局部最优位置给全局最优位置赋值；将赋值后的全局最优位置作为底层节点资源分配方案。进一步地，所述网络资源平均利用率通过以下公式计算：其中，AS为网络资源平均利用率，为底层节点，NS为底层节点集合，为底层节点已被虚拟网络节点使用的计算资源数量，为底层节点的总计算资源容量，|NS|为底层节点集合中本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种网络切片下基于粒子群理论的虚拟资源重配置方法，其特征在于，包括：/n获取底层节点集合；其中，所述底层节点集合包含至少两个底层节点；计算每一底层节点的网络资源利用率，将所述底层节点的网络资源利用率超过网络资源利用率阈值的底层节点的集合作为需要重新分配的虚拟节点集合；其中，所述需要重新分配的虚拟节点集合包含至少两个需要重新分配的虚拟节点；/n根据基于粒子群理论的虚拟节点重配置算法生成底层节点资源分配方案；/n通过最短路径算法将所述需要重新分配的虚拟节点与相关节点进行连接，将与相关节点连接后的需要重新分配的虚拟节点定义为已连接节点；其中，所述相关节点是指与所述需要重新分配的虚拟节点的距离小于距离阈值的节点；/n通过所述底层节点资源分配方案对所述已连接节点进行资源分配，将完成资源分配的已连接节点定义为重新分配节点；计算重新分配节点的底层链路资源利用率；判断所述重新分配节点的底层链路资源利用率是否超过底层链路资源利用率阈值，若否，则完成资源分配。/n

【技术特征摘要】
1.一种网络切片下基于粒子群理论的虚拟资源重配置方法，其特征在于，包括：
获取底层节点集合；其中，所述底层节点集合包含至少两个底层节点；计算每一底层节点的网络资源利用率，将所述底层节点的网络资源利用率超过网络资源利用率阈值的底层节点的集合作为需要重新分配的虚拟节点集合；其中，所述需要重新分配的虚拟节点集合包含至少两个需要重新分配的虚拟节点；
根据基于粒子群理论的虚拟节点重配置算法生成底层节点资源分配方案；
通过最短路径算法将所述需要重新分配的虚拟节点与相关节点进行连接，将与相关节点连接后的需要重新分配的虚拟节点定义为已连接节点；其中，所述相关节点是指与所述需要重新分配的虚拟节点的距离小于距离阈值的节点；
通过所述底层节点资源分配方案对所述已连接节点进行资源分配，将完成资源分配的已连接节点定义为重新分配节点；计算重新分配节点的底层链路资源利用率；判断所述重新分配节点的底层链路资源利用率是否超过底层链路资源利用率阈值，若否，则完成资源分配。


2.如权利要求1所述的一种网络切片下基于粒子群理论的虚拟资源重配置方法，其特征在于，所述根据基于粒子群理论的虚拟节点重配置算法生成底层节点资源分配方案，包括：
获取需要重新分配的虚拟节点的当前位置、全局最优位置及局部最优位置；分别计算当前位置的网络资源平均利用率、全局最优位置的网络资源平均利用率及局部最优位置的网络资源平均利用率；
根据虚拟节点的当前速度、全局最优位置的权重因子、全局最优位置的运动加速度、所述局部最优位置、所述当前位置、局部最优位置的权重因子、局部最优位置的运动加速度、全局最优位置计算速度更新值；根据所述速度更新值及当前位置计算当前位置更新值；
当满足当前位置的网络资源平均利用率大于局部最优位置的网络资源平均利用率时，使用当前位置更新值给局部最优位置赋值；当满足局部最优位置的网络资源平均利用率大于全局最优位置的网络资源平均利用率时，使用局部最优位置给全局最优位置赋值；将赋值后的全局最优位置作为底层节点资源分配方案。


3.如权利要求2所述的一种网络切片下基于粒子群理论的虚拟资源重配置方法，其特征在于，所述网络资源平均利用率通过以下公式计算：



其中，AS为网络资源平均利用率，为底层节点，NS为底层节点集合，为底层节点已被虚拟网络节点使用的计算资源数量，为底层节点的总计算资源容量，|NS|为底层节点集合中的底层节点数量，为底层链路，ES为虚拟链路集合，为底层链路已被虚拟网络链路使用的带宽资源数量，为底层链路的带宽资源，|ES|表示底层链路集合中的底层链路数量。


4.如权利要求1所述的一种网络切片下基于粒子群理论的虚拟资源重配置方法，其特征在于，所述计算每一底层节点的网络资源利用率，通过以下公式计算：



其中，U为网络资源利用率，CS为底层网络资源开销，为底层节点，NS为底层节点集合，为底层节点的总计算资源容量，为底层链路，ES为底层链路集合，为底层链路的带宽资源；
所述网络资源利用率阈值为70％。


5.如权利要求4所述的一种网络切片下基于粒子群理论的虚拟资源重配置方法，其特征在于，所述计算每一底层节点的网络资源利用率之前还包括：
计算底层网络资源开销；具体地，通过以下公式计算：



其中，CS为底层网络资源开销，为虚拟节点，NV为虚拟节点集合，为虚拟节点的总计算资源容量，为虚拟链路，EV为虚拟链路集合，为虚拟链路所映射的底层路径包含的底层链路的数量，为虚拟链路的带宽资源；
计算底层网络映射收益；具体地，通过以下公式计算：



其中，RS为底层网络映射收益，为虚拟节点，NV为虚拟节点集合，为虚拟节点的总计算资源容量，为虚拟链路，EV为虚拟链路集合，为虚拟链路的带宽资源。


6.一种网络切片下基于粒子群...

【专利技术属性】
技术研发人员：付佳佳，卢建刚，曾瑛，张国翊，张珮明，杨志花，朱文红，刘新展，张健，张正峰，温景新，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司电力调度控制中心，广东电力通信科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44