FCM认知算法在软件定义网络中的应用研究

摘要

针对网络控制平面可能被迫设置较低信道比特率和改进调制格式的问题,文章提出了一种基于模糊C均值(FCM)的认知算法,在软件定义光网络(SDON)中进行学习和决策制定.首先,将FCM算法加入到SDON控制平面,以实现比非认知性控制平面更好的网络性能;然后,利用FCM算法,根据光信道传输质量,实时和自主地确定高速灵活速率的转发器的调制格式;最后,通过长距离传输网络的计算模拟,对FCM算法的性能进行了评价,并将其与SDON中常用的基于案例的推理(CBR)算法进行了比较.结果表明,与CBR算法相比,FCM算法在快速性和误差避免方面性能更优.