Enhancing quality of service in SDNs through Pareto-optimized controller placement using NS-MF algorithm
سال انتشار: 1404
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 19
فایل این مقاله در 11 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJNAA-16-9_014
تاریخ نمایه سازی: 20 تیر 1404
چکیده مقاله:
Software-defined networks (SDN) have emerged as a new paradigm to overcome rigidity in traditional networks. SDN controllers manage network switches through a centralized control plane. Strategically placing controllers is vital for meeting performance needs. We model the NP-hard controller placement problem (CPP) as multi-objective optimization reconciling switch-controller latency, resilience to failures, inter-controller coordination overhead and load balancing. A customized Non-dominated Sorting Moth Flame algorithm (NS-MF) with novel recombination and perturbation techniques is proposed to effectively approximate the Pareto-optimal set of placements on large problem instances. NS-MF is benchmarked on a diverse corpus of ۴۱ topologies against the exhaustive POCO solver, assessing computational time and solution quality tradeoffs. Compared to POCO, the proposed algorithm attains over ۲۰X speedup for the largest graphs with an average optimality gap within ۰.۸%. The proposed NS-MF demonstrates superior performance over state-of-the-art metaheuristics (NSGA-II and PSA) in reconciling proximity and diversity objectives when estimating Pareto-optimal fronts. Experimental results substantiate NS-MF's efficacy in effectively navigating objectives pertinent to resilient SDN design.
کلیدواژه ها:
Facility Location Problem (FLP) ، Multi-Objective Combinatorial Optimization (MOCO) ، Software Defined Networking (SDN) ، Controller Placement Problem (CPP) ، Non-dominated Sorting Moth Flame algorithm (NS-MF) ، Heuristic Algorithms
نویسندگان
Ahmad Jalili
Department of Computer Engineering, Faculty of Basic Sciences and Engineering, Gonbad Kavous University, Gonbad Kavous, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :