基于差分进化融合蚁群算法的数据中心流量调度机制

来源：计算机应用杂志2022年第12期北京时间：

作者：代荣荣, 李宏慧, 付学良

单位：内蒙古农业大学 计算机与信息工程学院，呼和浩特 010011

摘要：针对数据中心网络的传统流量调度方法容易引起网络拥塞及链路负载不均衡等问题，提出了一种差分进化（DE）融合蚁群（ACO）算法（DE-ACO）的动态流量调度机制，对数据中心网络中的大象流调度进行优化。首先，利用软件定义网络（SDN）技术捕获实时网络状态信息并设定流量调度的优化目标；然后，通过优化目标重定义DE算法，计算出多条可用候选路径，作为ACO算法的初始化全局信息素；最后，结合全局网络状态以求得全局最优路径，并重新路由拥堵链路上的大象流。实验结果表明，以在随机通信模式下为例，与等价多路径路由（ECMP）算法和基于蚁群算法的SDN数据中心网络流量调度（ACO-SDN）算法相比，所提算法的平均对分带宽分别提高了29.42%~36.26%和5%~11.51%，降低了网络的最大链路利用率（MLU），较好地实现了网络负载均衡。

关键词：软件定义网络,数据中心网络,流量调度,差分进化算法,蚁群算法

基金资助：国家自然科学基金资助项目(62041211);国家重点研发计划项目(2019YFC049205);内蒙古自然科学基金资助项目(2020MS06011)