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一种星地融合网络动态服务迁移重构方法

         

摘要

星地融合网络架构下,用户业务需求和网络拓扑的动态性都会导致原有应用场景下的资源配置与服务部署不再完全适用,如何高效获取最优服务迁移策略是提供连续且高质量业务保障和服务支持的关键。针对业务需求调整和网络拓扑变化引发的服务迁移重构问题,提出了一种模糊逻辑与量子遗传算法相结合的动态服务迁移重构策略优化算法——FQGA-SR。对星地融合网络内外部环境变化因素进行分析,将服务迁移重构问题建模为经典的整数线性规划模型,利用模糊量子遗传算法的量子编码和并行计算特点,对迁移重构问题中的迁入位置和迁移路径选择问题的求解过程进行优化加速。仿真结果表明,提出的算法能够有效提升迁移重构优化部署效率,并在端到端时延和重构成功率等方面表现良好。

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