SDN中基于Q-learning的动态交换机迁移算法

摘要

由于网络流量动态变化,控制器负载均衡成为大规模部署软件定义网络研究的重点.提出基于Q-learning的动态交换机迁移算法,首先对软件定义网络中的控制器部署问题建模,再应用Q-learning反馈机制学习实时网络流量,最后根据Q表格将交换机从高负载控制器动态迁移到低负载控制器上,实现控制器的负载均衡.仿真结果表明,所提算法能够获得较低的控制器负载标准方差.