Distributed parallel algorithms for online virtual network embedding applications
Notice bibliographique
Résumé
Summary Network virtualization (NV) has ubiquitously emerged as an indispensable attribute to enable the success of the forthcoming virtualized networks (eg, 5G network and smart Internet of Things [IoT]). Virtual network embedding (VNE) is the major challenge in NV that allows multiple heterogeneous virtual networks (VNs) to simultaneously coexist on a shared substrate infrastructure. A great number of VNE algorithms have been proposed, but over the past decades, most of them are only targeting for VNE node mapping. In this paper, we propose two distributed parallel genetic algorithms, which are based on two versions of crossover and mutation schemes, for online VN link embedding problems with low latency and high efficiency. Furthermore, we conduct a time analysis on the executing time of independently distributed parallel computing machines in details. This comprehensive analysis validates the parallel computing scalability on an identical number of predefined parallel machines. Extensive simulations have shown that our proposed algorithms can achieve better performance than integer linear programming (ILP)–based solutions while meeting the stringent time requirements for online VN embedding applications. Our proposed algorithms yield superior performance in running time with 32.78% up to 1727.8% faster than existing popular VNE algorithms. Additionally, the theoretical analysis indicates that the execution time can be reduced to logarithmic times by applying proposed distributed parallel algorithms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».