The increasing demand for diverse emerging applications has resulted in the interconnection of multi-access edge computing (MEC) systems via metro optical networks. To cater to these diverse applications, network slicing has become a popular tool for creating specialized virtual networks. However, resource fragmentation caused by uneven utilization of multidimensional resources can lead to reduced utilization of limited edge resources. To tackle this issue, this paper focuses on addressing the multidimensional resource fragmentation problem in virtual network embedding (VNE) in MEC systems with the aim of maximizing the profit of an infrastructure provider (InP). The VNE problem in MEC systems is transformed into a bilevel optimization problem, taking into account the interdependence between virtual node embedding (VNoE) and virtual link embedding (VLiE). To solve this problem, we propose a nested bilevel optimization approach named BiVNE. The VNoE is solved using the ant colony system (ACS) in the upper level, while the VLiE is solved using a combination of a shortest path algorithm and an exact-fit spectrum slot allocation method in the lower level. Evaluation results show that the BiVNE algorithm can effectively enhance the profit of the InP by increasing the acceptance ratio and avoiding resource fragmentation simultaneously.


翻译:新兴多样化应用需求的不断增长推动了多接入边缘计算(MEC)系统通过城域光网络实现互联。为满足这些多样化应用,网络切片已成为创建专用虚拟网络的常用工具。然而,多维资源利用不均导致的资源碎片问题会降低有限边缘资源的利用率。为应对这一挑战,本文重点研究MEC系统中虚拟网络映射(VNE)的多维资源碎片问题,旨在最大化基础设施提供商(InP)的收益。将MEC系统中的VNE问题转化为双层优化问题,同时考虑虚拟节点映射(VNoE)与虚拟链路映射(VLiE)之间的相互依赖关系。为解决该问题,我们提出一种名为BiVNE的嵌套双层优化方法。上层采用蚁群系统(ACS)求解VNoE,下层则结合最短路径算法与精确匹配频谱分配方法求解VLiE。评估结果表明,BiVNE算法能够通过提高接受率并避免资源碎片,有效提升InP的收益。

0
下载
关闭预览

相关内容

机器学习组合优化
专知会员服务
112+阅读 · 2021年2月16日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
106+阅读 · 2019年10月9日
GNN 新基准!Long Range Graph Benchmark
图与推荐
0+阅读 · 2022年10月18日
一文带你浏览Graph Transformers
图与推荐
2+阅读 · 2022年7月14日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
8+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
Knowledge Embedding Based Graph Convolutional Network
Arxiv
24+阅读 · 2021年4月23日
VIP会员
最新内容
《基于强化学习的自动化红队测试》
专知会员服务
3+阅读 · 7月23日
伊朗不对称防空战略的演进
专知会员服务
4+阅读 · 7月23日
对抗环境下超视距目标打击的情报支援
专知会员服务
10+阅读 · 7月22日
《无人机对海面作战影响评估》
专知会员服务
15+阅读 · 7月21日
印度精确打击与指挥架构的断层
专知会员服务
7+阅读 · 7月20日
相关VIP内容
机器学习组合优化
专知会员服务
112+阅读 · 2021年2月16日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
106+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
GNN 新基准!Long Range Graph Benchmark
图与推荐
0+阅读 · 2022年10月18日
一文带你浏览Graph Transformers
图与推荐
2+阅读 · 2022年7月14日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
8+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员