Optimal Placement and Resource Provisioning for Virtual Network Functions: Traditional and Deep Reinforcement Learning Techniques
Notice bibliographique
Résumé
Network Function Virtualization (NFV) marks a fundamental shift in network architecture, enabling the decoupling of network functions from proprietary hardware onto standard computational platforms, thereby enhancing network flexibility, scalability, and cost-effectiveness. This thesis explores the complex dynamics of Virtual Network Function (VNF) placement, which is paramount to realizing the full potential of NFV. The challenge of optimal VNF placement lies in balancing resource utilization, performance, and cost, which has profound implications on network efficiency and service quality. This dissertation addresses five key research problems within the domain of NFV, each pertaining to different aspects of VNF deployment and management. Firstly, it investigates strategies for optimizing VNF placement to coordinate the interplay between network resources and performance demands. This includes developing and evaluating offline and online algorithms tailored for real-world network scenarios. Secondly, the thesis tackles the issue of feasibility restoration in network optimization, proposing algorithms that can automatically detect and correct infeasibilities in VNF placement, ensuring continual service availability and compliance with network policies. Thirdly, further expanding on the theme of network optimization, this work delves into the planning of service function chains, integrating both predictive and reactive strategies to manage network resources efficiently across service providers and infrastructure providers. Applying Deep Reinforcement Learning (DRL) combined with Reward-Constrained Policy Optimization (RCPO) forms the core of the fourth study area, focusing on the dynamic optimization of online VNF placement to adapt effectively to changing network conditions and operational constraints. Lastly, the thesis introduces a novel approach to addressing resource fragmentation through a DRL-based fragmentation-aware VNF placement strategy. This method seeks to optimize the utilization of fragmented resources, enhancing overall network performance and efficiency. Collectively, the overall research is supported through theoretical analysis, algorithmic design, and extensive simulations, leading to several publications that contribute to the advancement of knowledge in network function virtualization. The findings offer practical algorithms and frameworks for enhancing VNF placement strategies and pave the way for future innovations in network management and optimization within the rapidly evolving landscape of NFV.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».