Giải thuật di truyền giải bài toán tối ưu đặt và định tuyến trong mạng ảo hóa

Các tác giả

  • Lê Đăng Nguyên Khoa Công nghệ Thông tin, Trường Đại học Hải Phòng
  • Trần Bá Tuấn Khoa Toán- Cơ- Tin học, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQGHN
  • Nguyễn Thị Tâm Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQGHN
  • Lê Trọng Vĩnh Khoa Toán- Cơ- Tin học, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQGHN

Từ khóa

ảo hóa chức năng mạng, thuật toán di truyền, phân bổ tài nguyên

DOI:

https://doi.org/10.32913/mic-ict-research-vn.v2024.n2.1254

Tóm tắt

Ngày nay, hạ tầng mạng Internet không ngừng được cải thiện để đáp ứng nhu cầu sử dụng ngày càng cao của
người dùng. Việc lắp đặt các thiết bị phần cứng trong trung tâm máy chủ của mạng gặp phải nhiều hạn chế như: khó thay
thế thiết bị; chi phí đầu tư, vận hành lớn,... Công nghệ ảo hóa các chức năng mạng (Network Function Virtualization
NFV) ra đời đã khắc phục các nhược điểm nêu trên. Trong công nghệ này, các phần cứng chuyên dụng sẽ được triển khai
thay thế bằng các phần mềm chạy trong môi trường ảo hoá. Phân bổ tài nguyên là một vấn đề quan trọng trong NFV.
Việc phân bổ tài nguyên hợp lý có thể giúp tăng chất lượng dịch vụ và giảm chi phí triển khai. Tối ưu việc phân bổ tài
nguyên có thể được thực hiện thông qua việc đặt các chức năng mạng ảo (VNF) trên các máy chủ và tìm đường định
tuyến hợp lý cho các dịch vụ mạng. Bài báo này nghiên cứu bài toán đặt các chức năng mạng ảo và định tuyến cho các
chuỗi dịch vụ để đáp ứng hai mục tiêu: i) giảm chi phí triển khai; ii) giảm độ trễ của các chuỗi dịch vụ. Tối ưu đa mục
tiêu được chuyển về tối ưu đơn mục tiêu (SO-VPTR) bằng cách tiếp cận tổng có trọng số. Nghiên cứu đề xuất mô hình
quy hoạch tuyến tính nguyên hỗn hợp (MILP) để giải tối ưu hoá đơn mục tiêu này. Mô hình MILP có thể đưa ra lời giải
chính xác cho các bộ dữ liệu có kích thước nhỏ. Để tìm lời giải cho các bộ dữ liệu có kích thước lớn hơn, nghiên cứu đề
xuất thuật toán di truyền để giải bài toán. Kết quả thực nghiệm trên các bộ dữ liệu khác nhau đã chứng minh hiệu quả
của thuật toán đề xuất

Lượt tải

Chưa có dữ liệu tải xuống.

Tiểu sử tác giả

  • {affiliation}

    Lê Đăng Nguyên tốt nghiệp Đại học năm 1996 tại Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội, chuyên ngành Tin học, Thạc sĩ năm 2005 tại Trường Đại học Công nghệ, ĐHQGHN chuyên ngành Công nghệ phần mềm, Tiến sĩ năm 2016 tại Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQGHN, chuyên ngành Cơ sở Toán học cho Tin học. Hiện là giảng viên chính tại Khoa Công nghệ Thông tin, Trường Đại học Hải Phòng. Hướng nghiên cứu chính: thuật toán tiến hóa giải các bài toán tối ưu tổ hợp

  • {affiliation}

    Trần Bá Tuấn Nhận bằng Cử nhân ngành Máy tính và khoa học thông tin tại Trường Đại học Khoa học Tự nhiên vào năm 2022, hiện đang công tác tại Khoa Toán- Cơ- Tin học, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQGHN. Hướng nghiên cứu chủ yếu bao gồm Khoa học máy tính, Trí tuệ nhân tạo.

  • {affiliation}

    Nguyễn Thị Tâm tốt nghiệp Thạc sĩ chuyên ngành Cơ sở toán cho tin học tại Đại học Khoa học Tự nhiên vào năm 2015. Tiến sĩ chuyên ngành Khoa học máy tính tại Đại học Bách khoa Hà Nội vào năm 2022. Hiện là đang là giảng viên tại Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQGHN. Hướng nghiên cứu chính: Computational Intelligence, Artificial Intelligence, và Memetic Computing.

  • {affiliation}

    Lê Trọng Vĩnh tốt nghiệp Đại học năm 1994 tại trường Đại học Tổng hợp Hà Nội, chuyên ngành Tin học, Thạc sĩ năm 1997 tại trường ĐH KHTN, ĐHQG Hà Nội chuyên ngành Đảm bảo Toán học cho Máy tính và các Hệ thống tính toán, Tiến sĩ năm 2006 tại Viện Khoa học và Công nghệ Tiên tiến Nhật Bản chuyên ngành Công nghệ Thông tin. Được phong Phó Giáo sư năm 2012. Hiện là giảng viên cao cấp tại Khoa Toán- Cơ- Tin học, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQGHN. Hướng nghiên cứu chính là các thuật toán tiến hóa giải các bài toán tối ưu tổ hợp, đặc biệt là các bài toán liên quan đến mạng máy tính.

Lượt tải xuống

Đã Xuất bản

2024-11-25