[发明专利]一种5G切片虚拟网络映射方法、系统及存储介质

说明书

本发明公开了一种5G切片虚拟网络映射方法，应用于5G网络切片的域间虚拟映射中，根据运营商维护的模板库进行匹配，并生成对应虚拟网络请求以及相应的约束条件，并匹配出该管理域内虚拟节点资源需求的匹配集；结合匹配集、FSBBA算法和基于资源代价的目标函数计算最优解，从而实现虚拟网络映射。本发明还公开了相应的系统及存储介质。实施本发明，可以在求解中实现全局优化，并能提高求解效率以及稳定性。

技术领域

本发明涉及5G网络的虚拟网络映射技术领域，特别是涉及一种基于反馈寻找二进制蝙蝠算法(Feedback Seeking Binary Bat Algorithm，FSBBA)的5G切片虚拟网络映射方法。

背景技术

网络切片是5G通讯的理想网络架构，对网络进行切片部署可以让运营商在同一硬件基础上分解出多个端到端的虚拟网络，且各虚拟网络间的通讯隔离、资源共享，达到多个逻辑网络共享底层的目的。这种共享方式迎合了5G时代多业务自治的特色。其中，虚拟化技术就是网络切片的基础，对网络切片化研究依赖于对虚拟化技术的研究。

目前对于5G网络切片研究尚未有成熟的方法或标准，基于对标准组织提出的5G网络切片的了解，通过对网络切片创建流程的分析，可知网络切片的创建过程不仅包含对应用需求进行编排，还需在满足应用需求的基础上对虚拟网络的划分进行优化以达到降低切片成本，提高运营商利润的目的。

目前比较典型的域间虚拟网络映射主要由分布式和集中式。分布式域间虚拟网络映射(VNE)通过SPs(Service providers，服务供应商)与InPs(Infrastructureproviders，基础设施提供商)及InPs与InPs间的资源协商来实现，在充分权衡SPs和InPs间意愿并具有良好的可扩展性，但由于缺乏对全局信息的掌握，因此无法得到映射最优解；集中式的方法主要是让虚拟网络(VN)提供商在搜集基础设施信息的基础上按照预定的规则和策略求解域间映射方案。目前应用比较广泛的是集中式VN映射方法，主要涵盖了整数线性规划、智能算法和启发式算法等解决策略。然而，这些解决策略的假设前提是在不同数据中心实例化VN功能所消耗的节点资源相同且InPs对这些资源的报价一致，但在实际情况下各个InPs给SPs的资源报价都是不同的，且从资源链路的角度分析，每个子域均有多个输出节点，不同的节点直接影响资源开销。针对以上问题，目前最优的技术是基于例如粒子群算法或者遗传算法来对各子域的节点资源和链路资源进行分配。

但是现有的方法也存在一些不足之处：

首先，粒子群或遗传算法可控优化参数不够影响全局优化结果；

其次，多参数控制优化方法BBA(二进制蝙蝠算法)存在种群搜索能力弱使得种群失去多样性，易造成局部最优。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于，提供一种基于反馈寻找二进制蝙蝠算法的5G切片虚拟网络映射方法、系统及存储介质，在求解中可以实现全局优化，提高效率以及稳定性。

为解决上述技术问题，作为本发明的一方面，提供一种基于反馈寻找二进制蝙蝠算法的5G切片虚拟网络映射方法，其包括如下步骤：

步骤S10，根据5G端到端网络切片不同域的资源需求，建立基于域间编排器的多域切片架构；

步骤S11，对运营商维护的模板库进行匹配，生成对应虚拟网络请求以及相应的约束条件，并利用所述多域切片架构中的域间编排器收集各管理域的节点信息和资源开销信息；

步骤S12，根据所述虚拟网络请求相应的约束条件匹配到相关的管理域，并根据所匹配到的各管理域中的资源开销信息，选择开销最小的管理域作为节点冻结管理域；所述约束条件至少包括地理位置范围、资源属性条件；

步骤S13，结合所述域间编排器收集的节点信息，根据冻结管理域生成对应的边界节点集合，并匹配出该管理域内虚拟节点资源需求的匹配集，将所述匹配集作为预先确定的反馈寻找二进制蝙蝠算法的输入参数；