[发明专利]基于遗传算法的VNF调度方案的确定方法及装置

权利要求书

1.一种基于遗传算法的VNF调度方案的确定方法，其特征在于，包括：

获取网络功能虚拟化NFV的网络拓扑图，网络服务的虚拟网络功能VNF映射方案，VNF的时间信息以及遗传算法的最大遗传代数，所述VNF的时间信息包含：VNF等待时延、VNF处理时延及VNF传输时延；

基于网络服务的所有VNF，生成多个调度方案，并将所有调度方案，作为所述遗传算法的解群体，所述解群体中的一个个体为一个调度方案，所述调度方案包含所述网络拓扑图中每个节点调度VNF的执行时间表；

利用所述VNF的时间信息及所述映射方案，计算所述解群体中每个个体的执行时间的总时延；

利用所述总时延，确定所述每个个体的适应度，其中，所述适应度最强对应总时延最短的个体；

基于所述每个个体的适应度，从所有个体中选择满足预设适应度的个体、基于所有个体中其余个体进行交叉，以及基于所述其余个体的VNF的执行顺序进行变异，产生新一子代解群体，所述其余个体为所有个体中除所述满足预设适应度的个体以外的个体；

利用所述新一子代解群体更新所述解群体，若未达到最大遗传代数，则返回继续执行利用所述VNF的时间信息及所述映射方案，计算所述解群体中每个个体的执行时间的总时延的步骤，直至达到最大遗传代数，则确定所述解群体中最佳的调度方案以及所述最佳的调度方案中的总执行时间。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于网络服务的所有VNF，生成多个调度方案，包括：

按照最长网络服务剩余处理时间，由长到短的顺序对网络服务的所有VNF进行排序，生成多个调度方案。

3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述基于所述每个个体的适应度，从所有个体中选择满足预设适应度的个体、基于所有个体中其余个体进行交叉，以及基于所述其余个体的VNF的执行顺序进行变异，产生新一子代解群体，包括：

利用所述每个个体的适应度，从所有个体中选择适应度大于预设适应度的个体，并将选择的个体加入新一子代解群体；

基于所有个体中其余个体进行交叉，确定交叉后个体及多组未发生交叉的两个个体；

将所述交叉后个体及所有组未发生交叉的两个个体，加入所述新一子代解群体；

基于所述其余个体中VNF的执行顺序进行变异，得到变异后个体；

确定变异后个体的适应度强于变异前个体的适应度，则将所述变异后个体，加入所述新一子代解群体，得到所述新一子代解群体。

4.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述利用所述VNF的时间信息及所述映射方案，计算所述解群体中每个个体的执行时间的总时延，包括：

ε＝max(t_i)

其中，所述s表示网络服务，j表示VNF的序号，i表示网络服务s的序号，所述l_i表示网络服务s_i的长度，所述表示所述映射方案中f_i,j是否映射在网络拓扑图中节点n上，对应的取值为1或0，所述f_i,j表示网络服务s_i中第j个VNF，n表示所述网络拓扑图中的节点，所述表示f_i,j在网络拓扑图中节点n上的VNF处理时延，所述表示f_i,j在网络拓扑图中节点n上的VNF等待时延，所述表示的VNF传输时延，所述表示连接f_i,j与f_i,k之间的链路，所述f_i,k表示网络服务s_i中第k个VNF，的上角标i表示属于网络服务s_i，的下角标j,k分别表示网络服务s_i中第j、k个VNF，所述ε表示解群体中每个个体的执行时间的总时延；

所述利用所述总时延，确定所述每个个体的适应度，包括：

其中，所述g为每个个体的适应度。