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針對由于網(wǎng)絡(luò)流量的復(fù)雜多變而導(dǎo)致的軟件定義網(wǎng)絡(luò)（SDN）架構(gòu)控制平面的負(fù)載不均問題，提岀一種基于隱馬爾科夫優(yōu)化的最大熵網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測和控制器預(yù)部署PPME模型。根據(jù)協(xié)議種類對SDN流量進(jìn)行分類，利用已捕獲的歷史數(shù)據(jù)流，采用最大熵算法預(yù)測未來數(shù)據(jù)流的分布，生成控制平面中各類控制器的預(yù)部署方案，并加人隱馬爾科夫鏈對預(yù)測方案的時效性進(jìn)行優(yōu)化。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相比于SⅤR模型與GBRT模型，該模型具有更高的預(yù)測精度，且生成的預(yù)部署方案能夠適應(yīng)復(fù)雜SDN環(huán)境中的動態(tài)變化，減少了由于突發(fā)事件而導(dǎo)致的負(fù)載不均和控制器遷移，縮短了由控制器遷移而產(chǎn)生的網(wǎng)絡(luò)延遲與響應(yīng)時間。
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