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基于认知的SDN资源管控与优化问题研究的开题报告
1.研究背景及意义：
随着云计算、大数据和物联网等技术的迅速发展，网络流量大幅增加，数据处理能力需求急剧提升，给传统的网络资源管理和优化带来不小的挑战，因此，SDN（软件定义网络）技术应运而生，作为一种完全的软件定义网络的架构方案，SDN将传统的控制平面（ControlPlane）和数据平面（DataPlane）分离，允许网络管理员在控制平面上灵活管理数据平面，使网络设备的programmability大大提高，能够快速、灵活地动态地适应不同的网络需求。
本研究旨在基于认知的SDN资源管理与优化问题的研究，探究如何利用认知技术来帮助SDN系统更好的管理和优化网络资源，提升网络性能。
2.研究内容：
本课题将从以下几个方面展开研究：
1)SDN网络中网络资源管理与优化的现状和挑战；
2)认知技术在SDN资源管理与优化中的应用研究；
3)建立基于认知的SDN资源管理与优化模型；
4)提出基于认知的SDN资源管理与优化算法；
5)实验模拟测试，验证基于认知的SDN资源管理与优化算法的有效性与可行性。
3.研究方法：
1)文献综述法：收集和整理SDN网络资源管理与优化以及认知技术在网络资源管理与优化中的相关研究成果，分析其特点和不足，为本研究提供理论基础和参考；
2)系统分析法：对SDN网络资源管理与优化问题，应用系统分析的方法，分析网络资源管理与优化的流程和关键环节，为后续研究提供思路；
3)算法设计法：基于认知的SDN资源管理与优化模型的设计与优化，提出基于认知的SDN资源管理与优化算法，对算法的有效性和可行性进行模拟实验。
4.预期目标及创新点：
1)研究SDN网络资源管理与优化问题，以认知技术为手段，设计出一种有效的基于认知的SDN网络资源管理与优化算法，提高网络性能；
2)本研究使用认知技术来提高SDN系统的资源管理和优化性能，采用了新的算法，将这两个领域联系起来，为后续相关领域的研究提供参考和思路；
3)实验室实现相关算法并进行评估，旨在对基于认知的SDN网络资源管理和优化算法的可行性和有效性进行评估。
5.研究难点：
1)基于认知的SDN网络资源管理与优化算法如何高效地将资源管理与优化两方面进行整合，使资源得到更加合理的调配与利用，从而提高网络性能；
2)基于认知的SDN网络资源管理与优化算法如何准确地分析网路流的数据包，高效处理并应对数据流量增大的情况；
3)如何利用认知技术建立SDN网络资源管理与优化模型，充分考虑SDN自身的特点及其应用场景。
6.研究展望：
本研究结合SDN及认知技术，探索如何将其深度结合，充分发挥二者的优势，并进行实验研究，证明其可行性和有效性。未来研究方向将从优化算法的设计和性能改进进行探究。