摘要：该文针对无线虚拟化网络中业务的不确定和信息反馈的时延而引起虚拟资源分配不合理,提出一种基于自回归滑动平均(ARMA)预测的在线自适应虚拟资源分配算法。首先,该算法以保障虚拟网络队列上溢概率为目标对时频资源和缓存资源进行联合分配,并建立虚拟网络总成本最小化的理论分析模型。其次,考虑到虚拟网络对不同资源差异化的应用需求,设计了一种多时间尺度的资源动态调度机制,在长周期上基于ARMA模型的预测信息实现缓存资源的预留策略,在短周期上基于利用大偏差原理推导的队列上溢概率对虚拟网络优先级排序,并根据确定的优先级动态调度时频资源,从而满足各虚拟网络的业务需求。仿真结果表明,该算法可有效降低比特丢失率,同时提升物理资源的利用率。

摘要：为了解决无线虚拟化网络中的多种资源动态分配问题,保证系统队列稳定性的前提下提高网络资源利用率,提出一种基于队列稳定性的联合资源优化算法。首先,该算法考虑了每个虚拟运营商的缓存资源限制,对不同的虚拟运营商采取不同的定价机制,将多种虚拟资源分配作为一个联合优化问题,以最大化虚拟运营商收益为目标建立效用函数。然后,运用Lyapunov随机优化方法,根据当前系统用户的数据积压量设计了一种分布式调度算法,对虚拟网络收益的最优性与系统队列的稳定性进行权衡控制。最后,利用Lagrange理论对模型进行迭代求解。仿真结果表明,所提优化方案能够保证系统稳定的前提下提高虚拟网络总收益。