【摘 要】
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以底层网络资源利用效率最优为目标，在底层网络不需要支持路径分裂的情况下，提出了一种新的基于快速收敛蚁群优化的虚拟网络映射算法。通过引入高斯过程模型，加快蚁群优化算法的收敛速度，满足实际应用的实时性要求；并且以映射开销作为适应度函数，最终解决虚拟网络映射问题。实验结果表明，与已有研究成果相比，在满足相同准确度的前提下，该算法显著地降低了算法的求解时间。
【机 构】
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College of Computer Science and Technology, Jilin University, Changchun, 130012
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以底层网络资源利用效率最优为目标，在底层网络不需要支持路径分裂的情况下，提出了一种新的基于快速收敛蚁群优化的虚拟网络映射算法。通过引入高斯过程模型，加快蚁群优化算法的收敛速度，满足实际应用的实时性要求；并且以映射开销作为适应度函数，最终解决虚拟网络映射问题。实验结果表明，与已有研究成果相比，在满足相同准确度的前提下，该算法显著地降低了算法的求解时间。
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