本文是一篇计算机论文，本文的最初想法是将虚拟网络请求的带宽需求分散到多个物理网络链路上，这样可以使单个虚拟链路以最小的成本和负载映射到底层网络链路上，同时还可以提高系统收益、虚拟网络接受率，并降低时间复杂性。
第一章 引言
第一节 研究背景
随着5G/6G移动通信技术的不断演进和完善，越来越多的互联网技术相继涌现，为用户提供了多样化的需求。据《第五十次国家互连网络发展状况统计分析报表》表明，我国的互联网普及率已经到达74.4%；而2022年6月，我国千兆光网络覆盖面积超过四亿户，5G基站数量也超过一百八十万个［1］，为我国网络发展提供了强有力的支撑。随着5G通信技术的不断发展和大规模商用，传统网络架构存在着诸多缺陷，如灵活性低、可靠性差、管控困难、可扩展性较差等，这些问题导致网络系统变得僵化，即网络僵化问题［3］。
为了解决僵化主要有两种方法，一种是通过扩展硬件来解决网络刚性问题，但在实践中会遇到以下困难：一方面，会导致现有的网络架构的软件和硬件都需要相应的改变，带来太高的成本；另一方面，由于互联网服务的“多供应商”性质，需要与多个互联网服务商协商，改变现有的互联网架构。由于上述因素，这种方法成本太高，不适合实时部署。另一种方法是通NV技术，可以将现有的硬件网络转变为基于软件的网络，从而实现物理网络资源的有效利用，使其具有更高的可扩展性和可维护性。这种技术可以有效地提升网络的性能，并且可以有效地减少网络中的数据量和复杂度。因此，这项技术可以在不破坏现有网络架构的前提下，有效地解决网络僵化的问题。
随着网络虚拟化技术［4］-［8］的出现，租赁网络资源已经成为一种普遍的做法，即由互联网底层硬件供应商（INP）建立、管理和维护物理网络基础设施，并将其出租给多家互联网服务提供商（ISP），以此来获取更多的收益。而INP则是通过虚拟网络接收用户的请求，并利用分配的资源为用户提供服务。该技术目前常用于云服务中，比如阿里云，腾讯云等，还有美国的PlanetLab计划［9］、OpenFlow计划［10］等，以及日本的AKARI项目等，这些都是通过使用NV技术进行的相关实验。
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第二节 研究意义
VNE问题是一个复杂的NP-hard问题，它可以通过多种方法来解决，包括概率方法、并行算法和逼近方法等，但最常用的方法是穷举法，它可以有效地提高解决问题的效率和准确性，虽然能够获得全局最优解，但其运行时间却是以指数级的速度增长的。在当今数据量如此庞大的情况下，使用穷举法来解决NP-hard问题显然是不切实际的。
而网络虚拟化技术的出现是以有限的物理资源提供更多的服务，因此对映射的效率也有很高的要求，这就要求在解决虚拟网络映射问题的过程中，我们应该确保算法运算时限的条件下，尽量地提升解的精确度，以便在最短的时限内找到最接近全局最优解的映射过程方案。例如，当虚拟网络请求在单位时间内被成功映射时，底层基础建设提供者将会获得更多的利润，而业务提供商则可以通过提供更优质的服务来满足用户的需求，从而在更短的时间内实现更高的用户体验。显然，研究虚拟网络映射算法有着重大意义。
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第二章 网络虚拟化与虚拟网络映射相关概念
第一节 网络虚拟化
一、网络虚拟化概述
网络虚拟化（Network Virtual，NV）是将曾经依赖硬件的网络转换为基于软件的网络。与所有形式的IT虚拟化一样，NV的基本目标是在物理硬件和使用该硬件的应用程序和服务之间引入一个抽象层。通过NV技术，数字服务提供商可以优化他们的服务器资源（即更少的空闲服务器），允许他们使用标准服务器来实现曾经需要昂贵的专有硬件的功能，并普遍提高他们网络的速度、灵活性和可靠性。
NV技术的设计应该具备一系列明确的目标，这些目标不仅可以指导架构和协议的设计，也可以作为NV方案的评估标准。此外，随着NV技术的不断发展和完善，这些目标也应该成为网络虚拟化产品的重要优势，以促进其发展和提升效率。在文献［42］中提出了NV技术的一些设计目标，本节将深入探讨这些目标，以期为未来网络虚拟化技术提供更多的优势。这些目标主要包括：改善网络连接、提高用户体验、加强安全性以及缓解网络拥堵等九个方面。
（1）虚拟网络的灵活性：在NV的设计目标中，虚拟网络的灵活性是其中一个重要目标。虚拟网络的灵活性使服务提供商能够根据业务需要迅速建立起网络拓扑结构、部署网络应用或改变网络策略，而不受其他虚拟网络请求和底层基础设施网络的影响。
（2底物理网络的资源利用率：NV技术旨在提升物理网络的资源利用率，这是衡量虚拟网络性能的重要指标之一。它可以通过虚拟化来增加单个高性能物理网络的负载，或者将多个性能较低的闲置物理网络转换为高性能的网络应用服务，从而实现更高效的网络管理和运行。NV技术在提高底层基础设施网络的资源利用率的同时，也大大降低了服务提供商的建设成本。
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第二节 虚拟网络映射问题描述
一、虚拟网络映射描述
虚拟网络映射（Virtual Network Mapping，VNM）问题在网络虚拟化技术中是一个核心的技术问题，所谓的VNM其实是互联网底层硬件提供商与互联网服务提供商之间的合作，而这两者之间的合作为新到来的VNR分配相应的SN资源的过程。由于在VNM过程中，VNM模型中VN就像是被嵌入到SN中，因此，有部分文献将虚拟网络映射称呼为虚拟网络嵌入（Virtual Network Embedding，VNE）。而从网络模型的角度看过去，互联网底层硬件提供商与互联网服务提供商根据客户端发起的虚拟网络请求所构建出来的虚拟网络，然后将VN映射到SN中的过程，也被称为虚拟网络构建。
为了更好地理解虚拟网络嵌入问题，图2.1展示了一个简单的虚拟网络请求示意图，其中包含两个虚拟网络和一个物理网络，其中虚拟网络A由两个虚拟节点（a、b）和一条虚拟链路组成，而虚拟网络B则由三个虚拟节点（c、d、e）和两条虚拟链路组成。而VN链路旁边的数字代表了该链路所需要的带宽资源，而虚拟节点旁边的数字则表示了它们所需要的计算资源，也就是CPU资源。
此外，图2.1左侧正下方还显示了一个物理网络，实线代表了物理链路。在SN节点(A、B、C、D、E)旁边，数字代表了该物理节点可以提供的计算资源（CPU），而SN链路旁边的数字则表示了这条SN链路可以提供的资源属性（带宽），它们共同构成了一个完整的网络系统。图2.1右边展示了虚拟网络请求完成嵌入后的结果，可以看到虚拟节点a、b、c、d、e分别被映射到物理节点A、B、C、D、E上，而虚拟链路ab、ce、cd则分别被映射到物理路径AD、BE、BC上。
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第三章 基于注意力机制与强化学习策略的虚拟网络嵌入算法 ....... 29
第一节 强化学习理论简述 ............................ 29
第二节 基于注意力机制与强化学习策略的虚拟网络嵌入算法描述 ............. 30
第四章 基于生成对抗网络的虚拟网络映射算法 ..................... 36
第一节 生成对抗网络理论 ................................ 36
第二节 基于生成对抗网络的VNE算法过程 .......................... 37
第五章 总结与展望 ....................................... 47
第一节 研究工作总结 .................................. 47
第二节 未来研究工作展望 ........................................ 48
第四章 基于生成对抗网络的虚拟网络映射算法
第一节 生成对抗网络理论
随着计算能力的提高，GAN的普及和能力也随之提高，开辟了许多新的方向：例如，为训练模型产生大量的数据，让无监督模型产生更清晰、更准确的输出图像，同时也为类似的研究领域提供了处理对抗性学习、对抗性样本和模型鲁棒性的洞察力。目前，有学者将生成对抗网络模型应用于虚拟网络映射应用中。因此本文采用变量自动编码器（VAE）与生成对抗网络（GAN）相结合的算法，用于更好地捕捉数据分布。
在这一节中，本文提出了一个可扩展的算法的设计基于生成对抗网络来解决网络嵌入问题（该算法记为GAN-VNE算法），并且采用该架构来计算每个物理服务器的表示，其中包括：
(1) 服务器的资源能力； (2) 邻近服务器的资源能力，直到邻近服务器的资源能力，直到所需距离的 (3) 相互连接的网络拓扑结构及其带宽容量。然后，根据所获得的表征对这些物理节点进行聚类，在同一聚类中的服务器将拥有相似的资源。
因此，同一集群中的服务器会为嵌入虚拟网络提供类似的资格。然后，本文从每个集群中随机选择一个服务器，在此基础上，虚拟网络映射算法开始其进程，并选择成本最低的最佳起点作为解决方案。然后，服务器的代表和集群被有效地更新。
为了提高可扩展性，本文为聚类定义了一套标准，它可以控制质量和运行时间的权衡。其中一个标准是聚类的更新程度，它允许聚类基本上重复使用以前的聚类，只在发生重大变化后才更新聚类。例如，当一个服务器或一个链接的容量发生重大变化时。在下文中，本文将描述编码器模型、判别器模型，聚类方法，以及嵌入算法，如图4.1。
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第五章 总结与展望
第一节 研究工作总结
随着5G和6G技术的发展，NV技术变得越来越重要。虚拟网络映射技术是NV技术的核心技术之一，它可以有效地分配资源，使物理资源能够更加灵活高效地利用，因此，虚拟化技术仍然是当前研究的热点。在虚拟网络映射中，有两个关键挑战需要解决：一是如何将节点嵌入到虚拟网络中；二是如何将链路嵌入到虚拟网络中。因此本文中，VNE算法设计的主要目的是提高虚拟网络请求的接受率以及提高收益/成本的比例，以及考虑未来的资源需求，具体研究工作如下：
（1）针对传统VNE算法存在的不足，比如人工提取的特征容易导致算法不稳定等，因此本研究提出一种新的虚拟网络映射算法GR-VNE，该算法通过引入注意力机制和强化学习理论实现网络资源的高效动态映射。GR-VNE算法利用注意力机制使模型可以更加关注可能选取的物理节点，减少对外部信息的依赖；同时也通过强化学习不断调整映射策略，在虚拟网络请求接受率和成本收益之间达到最佳平衡。仿真测试结果显示,GR-VNE算法在满足虚拟网络请求和实现广泛覆盖方面表现优异，展现出更高的灵活性。该算法可以精确捕捉虚拟网络特征并从大量物理节点中选择最匹配资源进行动态映射，实现虚拟网络请求的最佳满足；同时，也可以实现更高的资源利用效率和更低的实现成本。综上，GR-VNE是一种新型虚拟网络映射算法，通过引入注意力机制和强化学习实现网络资源的智能化感知与动态优化配置，可以最大限度地满足虚拟网络请求和节省资源消耗。
（2）尽管基于注意力机制和强化学习的虚拟网络嵌入算法提高了虚拟网络请求的接受率，但由于未充分考虑问题规模和缺乏数据预处理，导致嵌入过程耗时长、模型性能下降。为解决此问题并面向未来资源需求，本研究提出一种基于生成对抗网络的在线虚拟网络嵌入算法。该算法使用生成对抗网络提取物理网络的潜在特征，然后通过谱聚类将相似节点聚集，为嵌入过程提供足够空间。同时，该算法采用广度优先搜索检测局部嵌入失败，及时结束嵌入进程，提高运行效率，减少不必要时间和资源碎片。
参考文献（略）