基于K-means++和粒子群算法的SDN多控制器部署方法

摘要

针对软件定义网络中的多控制器部署问题，首先通过K-means++算法对网络节点聚类，得到网络中初始控制域和控制器位置，然后使用粒子群算法以最小化时延和负载均衡为优化目标，多个粒子并行搜索最优解，进一步优化控制域和控制器位置。在小、中、大型网络拓扑上与随机算法、K-means++算法、粒子群算法的多控制器部署方法比较，仿真结果表明，在中小型网络中，比其他3种算法在平均传播时延和负载均衡上更加稳定且时延更低，在大型网络中，平均传播时延，最坏传播时延和控制器的负载均衡上均优于其他3种算法。

关键词

软件定义网络 / 多控制器部署 / K-means++ / 粒子群算法 / 时延 / 负载均衡