基于灰狼优化算法的SDN-NDN协作缓存策略研究的任务书.docx

基于灰狼优化算法的SDN-NDN协作缓存策略研究的任务书
一、课题背景与研究意义
软件定义网络（SDN）和命名数据网络（NDN）是两种新型的网络架构。SDN架构的特点是控制面和数据面分离，可通过管理控制器实现全局网络管理；而NDN架构的特点是基于内容命名，更加匹配现有互联网的应用需求。目前，SDN和NDN技术各自独立运行，但两者之间存在很大的协同和互补性。其中，协作缓存是SDN-NDN协同关系中一个重要的研究方向。大规模多媒体数据在网络中传输的效率、资源利用率和服务质量，很大程度上取决于网络节点的缓存能力和所采用的缓存策略。
灰狼优化算法（GWO）是一种基于灰狼生物学行为模拟的优化算法，具有全局寻优能力、易于实现并行化等优点。将GWO算法应用于SDN-NDN协作缓存策略研究，可以提高网络性能和服务质量，优化能源和硬件资源利用，提高网络安全等方面具有重要意义。
二、研究内容与目标
本研究拟针对SDN-NDN协作缓存问题，以GWO算法为基础，提出一种新的缓存策略优化模型和算法，并进行实验验证，达到提高网络性能、优化资源利用和提高网络安全等目标。
具体研究内容如下：
1.研究SDN-NDN协作缓存模型和算法特点，分析其在系统稳定性、网络负载、服务质量、能源利用、资源利用率、安全性等方面存在的问题。
2.针对SDN-NDN协作缓存问题，将GWO算法应用于缓存策略优化模型的建立和求解，利用灰狼个体生命属性和群体协作行为的优势，解决传统缓存策略算法在全局寻优、优化结果可复现性、易于实现并行化等方面的局限性。
3.基于NS3仿真平台，利用真实数据集对提出的SDN-NDN协作缓存策略进行分析验证，包括节点缓存大小、缓存路由选择、命中率等指标的比较和分析；同时，考虑网络拓扑结构特点，进行网络性能优化、资源利用率优化和节能降耗、提高网络安全等方面的实验研究。
三、研究方法与步骤
本研究采用如下方法进行：
1.文献研究法：通过检索相关国内外期刊、论文、会议论文，全面了解SDN-NDN协作缓存策略相关研究现状，分析现有算法存在的问题和不足之处。
2.模型建立与优化算法设计：依据前期文献分析的结果，考虑SDN-NDN协作缓存策略模型，提出在GWO算法的基础上进行算法设计，将SDN和NDN网络的特点相对应，找出最优缓存策略，从而提高命中率，提高网络负载。
3.仿真实验：利用NS3仿真平台，构建并模拟SDN-NDN协作缓存策略的网络，从而验证SDN-NDN协作缓存策略方案的有效性和优越性。
四、预期成果
1.提出基于GWO算法的SDN-NDN协作缓存优化策略，能够有效提升网络性能和优化资源利用等方面的研究成果。
2.在NS3仿真平台上进行实验验证，包括节点缓存大小、缓存路由选择、命中率等指标的比较和分析；同时，结合网络拓扑结构特点，进行网络性能优化、资源利用率优化和节能降耗、提高网络安全等方面的实验研究。
3.撰写本项目的相关研究论文，并提交相关学术会议、期刊进行论文投稿。
五、研究计划与时间安排
研究阶段和时间节点：
第一年：
1、前期调研和文献阅读，分析SDN和NDN的协作缓存问题，时间为一个月。
2、基于灰狼优化算法，建立SDN和NDN的协作缓存模型，时间为两个月。
3、提出基于灰狼优化算法的SDN-NDN协作缓存策略，并在NS3仿真平台上进行实验验证，时间为六个月。
第二年：
1、进一步完善SDN-NDN协作缓存策略，优化缓存效率和资源利用率，时间为两个月。
2、对实验结果进行分析和总结，提交国内外权威学术论文，发布项目成果展示，时间为六个月。