[发明专利]虚拟网络请求映射方法、装置及实现装置

权利要求书

1.一种虚拟网络请求映射方法，其特征在于，包括：

接收虚拟网络的映射请求；所述映射请求包括虚拟节点、虚拟节点约束条件、虚拟链路及虚拟链路约束条件中的一种或多种；

根据所述映射请求及预先建立的物理网络分配模型，为所述虚拟网络分配物理节点及物理链路；所述物理网络分配模型通过神经网络建立；

所述物理网络分配模型通过以下方式建立：

建立待分配的物理网络的数学模型；

根据预设的模型架构、所述数学模型及预设的效果指标，建立神经网络的网络结构；

获取训练样本；所述训练样本中包含多个所述虚拟网络的映射请求、虚拟节点约束条件、虚拟链路及虚拟链路约束条件；

将所述训练样本输入至所述网络结构中进行训练，得到所述物理网络分配模型；

所述建立待分配的物理网络的数学模型的步骤，包括：

将物理网络的节点信息转换为对应的属性矩阵，将物理网络的链路信息转换为对应的邻接矩阵；

利用谱方法消除所述属性矩阵及所述邻接矩阵的噪声，得到所述属性矩阵的嵌入矩阵及所述邻接矩阵的嵌入矩阵；

根据所述属性矩阵的嵌入矩阵及所述邻接矩阵的嵌入矩阵，确定所述物理网络的嵌入矩阵；

根据矩阵摄动理论，对所述物理网络的嵌入矩阵进行求解，得到所述物理网络的数学模型；所述数学模型包括静态更新模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设的效果指标包括运营商的长期平均收益、收益消耗比和长期接受率中的一种或多种。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述属性矩阵的嵌入矩阵及所述邻接矩阵的嵌入矩阵，确定所述物理网络的嵌入矩阵的步骤，包括：

通过下述公式获取当所述属性矩阵的嵌入矩阵及所述邻接矩阵的嵌入矩阵的相关性最大时，所述属性矩阵的嵌入矩阵对应的投影向量及所述邻接矩阵的嵌入矩阵对应的投影向量：

其中，约束条件为P_A^(t)′Y_A^(t)′Y_A^(t)P_A^(t)+P_X^(t)′Y_X^(t)′Y_X^(t)P_X^(t)＝1；Y_A^(t)、Y_X^(t)分别为在t时刻所述属性矩阵的嵌入矩阵及所述邻接矩阵的嵌入矩阵，Y_A^(t)′、Y_X^(t)′分别为Y_A^(t)、Y_X^(t)的转置矩阵；P_A^(t)、P_X^(t)分别为在t时刻所述属性矩阵的嵌入矩阵对应的投影向量及所述邻接矩阵的嵌入矩阵对应的投影向量，P_A^(t)′、P_X^(t)′分别为P_A^(t)、P_X^(t)的转置矩阵；表示以P_A^(t)、P_X^(t)为变量求取所述公式的最大值；

通过拉格朗日函数求取所述属性矩阵的嵌入矩阵对应的投影向量及所述邻接矩阵的嵌入矩阵对应的投影向量的梯度为零时，所述属性矩阵的嵌入矩阵对应的投影向量及所述邻接矩阵的嵌入矩阵对应的投影向量的取值；

通过下述公式得到共识嵌入矩阵为：

Y^(t)＝[Y_A^(t),Y_X^(t)]×P^(t)

其中，P^(t)为P_A^(t)及P_X^(t)合成的投影向量，P^(t)＝[P_A^(t),P_X^(t)]。