一种新的SDN架构下端到端网络主动测量机制

SDN是近年来网络界的研究热点之一,自斯坦福大学首次提出SDN概念以来已引起国内外研究人员的极大关注和研究。SDN是一种新的网络体系结构,其核心原则是分离控制平面和数据平面。随着SDN网络的快速发展,对SDN网络进行有效的网络测量变得越来越重要。SDN网络的构架与传统的TCP / IP网络完全不同。这使得传统的端到端网络测量工具对于SDN网络都不再适用。为了在SDN构架下实现端到端的网络测量,本文提出一种新的SDN网络主动测量机制。这种机制以主动测量为目的,依据SDN网络的新型构架,对SDN协议和交换机进行了扩展完成相应测试功能。仿真结果表明,该机制可以获得准确的网络测量结果,并且具有良好的可扩展性。     

基于粒子群算法的构件组合技术研究

在开放、动态的网络环境下,为了解决网构软件动态组装问题,提出一种改进的基于粒子群的优化算法。首先在多约束条件下设计模型的可信组合方案,通过改进的粒子群算法进行最优求解,找出构件模型的最优组合。结合实验仿真和实证研究,结果表明所提方法在求解多约束构件组合优化问题上是有效的,能提高网构软件组装的效率和可信性。     

改进的细菌觅食算法在图像分割中的应用

针对一些仿生算法应用于图像分割时其搜索速度缓慢,易陷入局部最优等问题,提出一种改进的细菌觅食算法,并将其应用到图像分割领域。首先,把传统细菌觅食算法的趋化算子的固定步长替换为动态步长,把其迁徙算子的固定迁徙概率替换为动态迁徙概率;然后,利用图像的灰度直方图作为特征,并使用改进的细菌觅食算法进行图像分割。实验结果表明,使用基于改进细菌觅食算法的图像分割方法,在准确率和速度方面都优于其他传统仿生算法。