本文是一篇计算机论文，本文提出了基于图注意力机制的虚拟网络嵌入算法GAT-VNE，在现实情况中，所面对的物理网络和虚拟网络的规模往往比较大。虽然通过图卷积神经网络能够编码得到节点的表征，但是它在编码时忽略了节点和节点之间的关系，导致嵌入结果可能达不到最优。
第一章 引言
第一节 研究背景及意义
一、研究背景
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随着全球现代化的不断发展，现今全球已经把互联网视为一个必不可少的重要基础设施，并且随之带来的是规模的不断扩大和增长，从一台手机到导弹和飞机都离不开互联网的影响，现在，第五代移动通信技术（5G[1]）的发展已经比较成熟，第六代移动通信技术（6G）成为科学家新的研究方向引起了全球范围的广泛关注和重视[2]。通过互联网不断的蓬勃发展和在应用实践方面的不懈探索，应声而出了许多新兴的产品，产生了巨大的、无法评估的价值[3–5]。
互联网的高速扩张带来的问题，如硬件网络发展过于缓慢，导致新的网络架构不能适应[6]。如果需要调整网络，则必须进行硬件上的物理改进，而且由于互联网各种服务提供商之间的硬件设施各不相同，由于当前网络架构已经达到了其极限，导致在这个基础上对其进行一定新型的改变或者完全采用新型的网络架构难度也非常之大，这也会成为互联网未来发展和创新的一道难题。另外，受限于硬件网络，互联网在可移动性方面的表现不尽如人意，这不仅会影响网络安全相关机制的实际效果，这也显著地抑制了互联网新技术的创新和发展。所以，研究者需要在网络架构、硬件设备和网络安全等方面进行大规模的改革和升级，才能更好地适应数字时代的发展趋势，推动互联网的长远可持续发展。当前，大多数的企业网络的搭建通过不同的专用设备或中间盒，如广域网操作系统、代理、入侵检测和预防系统、网络和应用防火墙、缓存和负载均衡器等。智能手机和无线设备的不断普及也将进一步扩大中间盒的应用范围[7]。然而，考虑到其复杂和专业的处理方式，以及使用时需要考虑这些设备和其他网络基础设施之间的互动机制，中间盒的基础设施和管理成本也很高，这会进一步增加服务提供商的运营开支。
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第二节 国内外相关研究动态及文献综述
如何最大限度的保障基础实施提供商以及客户的利益以及减少资源的浪费的进行虚拟网络嵌入在网络虚拟化的过程中是非常关键的问题，所以在国内外学术界引起了许多专家、学者的关注。启发式算法和精确解算法是常用的两类。精确解算法在用于规模较小的虚拟网络嵌入问题时通常能够起到一定的作用。精确解算法的思路通常是利用数学方法建立数学模型来求解最优的虚拟网络嵌入解。而通常实际面临的网络环境规模较大，利用数学方法计算量往往非常大。所以为了降低算法所需要的时间成本，应用启发式算法有一点的可行性，最优解通常是难以达到的，但是算法会给出比较接近最优解的结果，而且通常避免了很多繁琐的计算步骤，在精确性较高的情况下降低了算法的复杂度。
一、虚拟网络嵌入算法研究现状
一个经典的解决虚拟网络嵌入问题的方法就是Mosharaf Chowdhury[30]等人提出来的基于协调节点和链路嵌入的虚拟网络嵌入算法， 该算法用混合整数规划来进行简单的建模，进行全整数约束条件的优化，并设计了D-ViNE和R-ViNE两种虚拟网络嵌入算法，主要靠确定性、随机舍入方法，通过该算法，可以在提高接受率和收入的同时，减少了嵌入网络的成本。基于节点排序的方法也在虚拟网络嵌入问题中起到了重要的作用，受PageRank的启发，Long[31]等人提出了通过全局资源容量的盈利性虚拟网络嵌入算法，衡量不同物理节点的不同嵌入重要度，提出了全局资源容量（GRC），虚拟网络嵌入算法GRC-VNE被作者设计出来，所提出的算法在主要提升了收益的，同时也减少了成本。Zhang[32]等人提出了VNE-DDC算法，考虑节点的拓扑属性，基于节点的度和聚类系数信息，利用节点的重要度排序物理节点，旨在为量化物理节点中最有可能有被嵌入的节点，并利用广度优先搜索算法，按一定的要求放入虚拟节点，以下调物理链路的资源损耗情况，进一步优化虚拟请求的接受率，在收入/成本比和接受率方面都有很好的提升。
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第二章 相关技术理论基础
第一节 虚拟网络嵌入相关概念及建模
虚拟网络嵌入是在物理网络上分配虚拟网络请求，并且为虚拟网络中的节点和链路分配和连接物理资源并提供相应的服务。虚拟网络嵌入技术是实现网络功能虚拟化(NFV)、软件定义网络(SDN)等技术的重要内容，可以帮助用户灵活地部署和管理虚拟化网络。
虚拟网络嵌入技术包含虚拟节点嵌入和虚拟链路嵌入两个主要方面。虚拟节点嵌入为虚拟网络节点逐一分配物理网络节点，力求满足虚拟节点所需资源。虚拟链路嵌入是指将虚拟网络中的链路嵌入到物理网络中，以满足虚拟网络的连通性和带宽要求。
虚拟网络嵌入技术在符合虚拟网络的质量要求力求资源消耗最小化。虚拟网络嵌入的质量指标通常包括带宽、时延、可靠性等。为了满足这些要求，需要考虑多种约束条件，如物理节点和链路的资源限制、链路带宽限制、虚拟网络的拓扑结构等。
本文中讨论的主要是两阶段的虚拟网络嵌入算法的研究，包括虚拟节点及链路的嵌入，虚拟节点嵌入决定了虚拟网络的节点利用效率，合理分配物理节点至关重要。虚拟节点嵌入算法通常会考虑到物理节点的资源限制，如GPU、内存、CPU等，以及虚拟节点的资源需求。目前常见的虚拟节点嵌入算法主要有遗传算法，仿真退火算法等。虚拟链路嵌入是指将虚拟网络中的链路分配到物理网络中，以满足虚拟网络的连通性和带宽要求。虚拟链路嵌入算法通常考虑链路的带宽限制和物理网络的拓扑结构。目前常用的虚拟链路嵌入算法包括基于贪心算法、基于整数线性规划的算法等。
综上所述，虚拟网络嵌入技术复杂，需要从虚拟节点分配、虚拟链路分配等多个方面考虑。科技在不断进步，虚拟网络嵌入技术的研究与应用将日益广泛。
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第二节 虚拟网络嵌入算法的优化目标
虚拟网络嵌入算法旨在找到最优的节点嵌入和链路嵌入方案，从而达到平衡基础设施提供商与用户各自利益关系的目的。通常，研究人员将以下几点作为主要的优化目标：
1）基础设施提供商效益最高：对于服务提供商来说，如何使得利润最大化是他们最关心的问题。通常只要在其成本最低的情况下得到更多的收入就可以得到最大化的利润，基础设施提供商主要提供了物理设施的相关资源，包括物理服务器的相关资源费用和物理链路的相关资源费用。基础设施提供商的收益主要由虚拟网络请求成功嵌入到物理网络的数量以及嵌入成功的虚拟网络请求所需要的相关资源总数所决定的。往往更多的虚拟网络请求以及更多的虚拟网络资源需求能带来收益越多。基础设施提供商如何在其拥有的物理设施上嵌入最多的虚拟网络请求是他们对虚拟网络嵌入算法的期待。
2）保证用户使用体验：通常，网络服务质量要求因人而异。对于网络直播、网络资源下载等应用中，基础设施提供商需要保障用户对于带宽的需求，带宽不够时往往会带来较差的用户体验。而对于网络游戏，用户之间的通讯，基础设施提供商需要保障用户对时延的一定需求，那么虚拟网络嵌入算法如何寻找到一条满足低延时的即较短的路径就是算法设计的关键。所以，对于满足的用户需求为目的的虚拟网络嵌入算法，需要同时考虑不同用户需求的特征，来设计合理的虚拟网络嵌入算法。
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第三章 基于变分图自动编码器的虚拟网络嵌入算法........................20
第一节 变分图自动编码器简介.....................................20
第二节 基于变分图自动编码器的虚拟网络嵌入算法.....................22
第四章 基于图注意力机制的虚拟网络嵌入算法................................33
第一节 对抗注意力的变分图自动编码器简介.................................33
第二节 基于图注意力机制的虚拟网络嵌入算法.............................35
第五章 总结和展望....................................48
第一节 全文工作总结...............................48
第二节 未来工作展望........................................49
第四章 基于图注意力机制的虚拟网络嵌入算法
第一节 对抗注意力的变分图自动编码器简介
变分图自动编码器模型将原始图编码到低维潜在空间，然后将其解码回原始图，已被证明对图上的无监督表示学习有效。但现有的变分图自动编码器模型仍面临挑战，例如难以在输入图中对复杂的结构和语义信息进行建模，以及学习的表示中缺乏解缠。为了应对这些挑战，我们提出的基于对抗注意力的变分图自动编码器可以将基于注意力的图卷积网络和变分自动编码器模型集成到一个统一的框架中。
基于对抗注意力的变分图自动编码器是一种无监督学习的图自动编码器，旨在学习图结构数据的低维度表达方式。基于对抗注意力的变分图自动编码器利用变分自编码器的思想，将输入图编码成一个潜在空间中的分布，并通过重构损失将其解码回原始图。为了捕捉图的复杂结构和语义信息，基于对抗注意力的变分图自动编码器引入了基于注意力机制的图卷积网络，并对邻节点特征选择性聚合，形成节点表示。此外，基于对抗注意力的变分图自动编码器采用对抗训练机制，鼓励编码器生成不可区分于先前分布的潜在编码，以提高所学习的表示的质量。
基于对抗注意力的变分图自动编码器的模型由两个主要组成部分组成：基于注意力的编码器和变分解码器。编码器编码输入图为潜在空间的潜在表示，并将潜在表示作为输入传递给解码器，解码器将潜在表示解码成原始图。
计算机论文参考
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第五章 总结和展望
第一节 全文工作总结
图神经网络是一种用来表示图结构数据中的一种技术，该技术已广泛应用于各种网络应用中，例如网络功能虚拟化。网络功能虚拟化已成为5G、6G网络技术的核心技术，如何利用人工智能的方法解决虚拟网络嵌入问题变得尤为重要。因此，基于对人工智能方向的拓展，我们在本文中提出了以图神经网络为基础的虚拟网络嵌入方法，仿真验证我们的方法能有效提高虚拟网络请求嵌入的效率和准确性，具体研究内容如下：
（1）传统的虚拟网络嵌入方法采用多训练阶段效果最优制，多个阶段的计算和优化过程都需要执行，比如物理节点的嵌入，虚拟节点及链路的嵌入。然而，这些阶段的计算和优化过程非常复杂。因此，我们设计了新的虚拟网络嵌入的方法，该方法将虚拟网络请求直接嵌入物理网络，避免了多阶段计算和优化过程的复杂性。我们设计的变分图自动编码器，物理服务器能够根据资源能力和网络状态进行分组。然后，嵌入程序使用这些聚类来有效地寻找和调查那些共同提供不同嵌入选项的服务器。我们没有使用一次性处理整个图形的基于谱图的图神经网络，而是采用以空间为基础的图神经网络，它可以对成批的节点进行操作。因此，我们的模型可以利用并行处理这些成批的节点，这大大地提高了可扩展性。此外，基于谱图的方法依赖于图的傅里叶基础，并假定有一个固定的图，这极大地限制了它们的通用性和可转移性。基于空间的图神经网络通过在每个节点上本地执行其卷积算子来缓解这一限制。因此，在每一次虚拟网络到达或离开后的动态环境中，网络的变化的，基于空间的图神经网络通过其通用性提供更好的性能，通过其本地操作提供更好的可扩展性。最后，通过与几种过去的启发式和精确解的虚拟网络嵌入算法进行仿真实验，完成VGAE-VNE算法验证。
参考文献（略）