计算机应用研究

作者：王昌达,李柔,张治平,

单位：江苏大学计算机科学与通信工程学院,江苏镇江212013；

关键词：服务功能链,网络功能虚拟化,能源消耗,负载均衡,

基金：国家自然科学基金资助项目(62072217)；；

针对如何在部署服务功能链SFC（service function chain）的同时兼顾低能耗与网络负载均衡，提出了一种以节点负载状态预测为基础的SFC部署方法NIR-IACA（improved ant colony algorithm based on node importance ranking）。首先，使用基于粒子群优化的CNN-GRU模型（particle swarm optimization-based CNN-GRU model，PCNN-GRU），结合广义网络温度（GNT）预测网络节点的负载状态，并据此为SFC部署提供备选节点；其次，基于最短路径优先策略的改进蚁群算法（ant colony algorithm，ACA）设计SFC部署节点选择策略（high availability and resource scheduling，HARS）且对选定节点进行虚拟链路映射，优化目标兼顾基础设施网络低能耗与负载均衡的要求。基于Clearwater VNF公开数据集的实验结果表明，提出的NIR-IACA方法与现有的MC-EEVP算法、DPVC算法以及RQAP算法相比平均节省13.09%的能耗，并提高12.98%的负载均衡能力，且在维持相对较高SFC请求的接受率的同时，可以较好地实现SFC部署的能耗与负载均衡联合优化。

来源：2025年第5期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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