matlab pam代码介绍 此源代码可用于优化SDN控制器在广域网中的放置。 所使用的算法是经典的“无监督”机器学习算法，即“剪影”和“间隙统计”来确定要部署的最佳控制器数量，而PAM则是要找到放置控制器的最佳位置。无监督算法是从没有标记响应的输入数据中学习。 这些算法通常用于通过数据点之间的最小距离度量来分析群集质量。 在控制器放置的上下文中，我们利用这些算法来找到使整体网络传播延迟（即，交换机到交换机的延迟）最小化的控制器的数量。 为了找到这些控制器的最佳位置，我们扩展了一种设施定位算法，称为“围绕类固醇分区算法”（PAM），以传播延迟（即控制器到交换机的延迟）为主要目标函数。 此部分实验的源代码位于名为Controller Placement.tar.gz的文件夹中。 为了匹配和验证关于将控制器放置在广域网（WAN）中的最佳位置的数学公式得出的结果，我们使用了称为Mininet的仿真编排平台，该平台对于模拟真实的SDN部署至关重要。 我们使用控制器到节点的延迟（传播+排队+处理延迟）作为关键性能指标。 此部分实验的源代码位于名为Controller-Placement-Emul

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基于SDN的车联网网关研究与设计，刘浩，高德云，随着车辆网络规模扩大，互联网流量的快速增长，各种新型服务不断出现，使得网络运营成本增加，网络优化难度较大等许多问题的出现

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根据流量需求准确分配SDN中的网络资源

黑麦草 一个与Ryu SDN控制器的REST API交互的Python模块。 关于 这是两个Python模块，分别提供使用Ryu REST API的功能或面向对象的方法。 这些模块利用Requests框架与RYU REST API进行交互。 模组 两个模块都包含相同的功能/方法。 您应该使用哪一种完全取决于您对Python的适应程度（尽管在社区中通常被视为更好的实践，在可能的情况下使用OO方法） ryuswitch 面向对象的方法。 提供RyuSwitch类以将连接到控制器的物理交换机实例化为对象。 龙飞 功能方法允许您直接调用RyuSwitch方法（尽管在大多数情况下必须将开关的数据路径

针对数据中心网络中大象流携带大量数据造成网络拥塞和负载不均衡的问题，提出基于SDN（software defined network）的大象流负载均衡（elephant flow load balancing，EFLB）。当网络负载超过阈值时，控制器利用Openflow特性将检测到的大象流分裂为多个老鼠流，并根据收集的网络拓扑和链路状态动态地计算负载最小的下一跳交换机，确保负载均衡。实验结果表明，相比于等价多路径算法（equal-cost mulit-path routing，ECMP），EFLB机制提高了网络吞吐量和链路利用率，更好地实现了网络负载均衡。

介绍 该项目代表了我们在2021年IEEE国际通信大会上发表的论文中的工作，该大会是“用于软件定义网络的基于AI的流量矩阵预测解决方案” -作者： Duc-Huy LE，Hai Anh TRAN，Sami SOUIHI，Abdelhamid MELLOUK 在此项目中，我们提供： SDN应用程序源代码 我们的测试平台配置，部署包括脚本和已用资源 两个TM数据集 模型训练和评估源代码 本自述文件中描述了上述每个组件。 依存关系 POX控制器 我们使用部署我们的管理和监视SDN应用程序。 POX可以在任何支持python 2的OS环境中工作。您可以按以下方式安装pox： git clone

摘要：由于SDN具有可软件定义的特性和控制与转发相分离的特点，SDN环境下网络流量测控与传统的IP网络显著不同。提出了一种基于sFlow技术的网络流量监测与控制系统，借助sFlow数据监测的功能，把数据收集的过程从SDN控制平面分离出来。构建了基于OpenDaylight控制器与Mininet的实验环境，通过模拟拒绝服务攻击来产生异常流量，利用网络流量测控的方法实现了异常流量的拦截。

软件定义网络（SDN）在计算机网络领域代表着一种革命性的方法，因为该方法提出了一种新的模型来控制转发与路由数据包。该课题的研究仍然处于发展当中，可供选择的设备并不多，如SDN路由和交换机不仅种类少，而且价格昂贵。于是，为了使得研究人员以最小代价进行SDN实验和验证这种技术的新功能，一个解决思路是使用网络仿真软件。本文主要集中在研究与测试SDN仿真平台：Mininet。首先简要说明了Mininet中SDN元素以及是如何工作的，在第一个实验中表明了其快速与简单的网络建模，有助于快速提高科学研究。第二个实验是如何利用POX控制器和OpenFlow协议，软件编写一个自学习型交换通信模块加入到控制器中。最后在Mininet中对这广播交换通信两个模块进行网络性能仿真，结果表明Mininet平台能够以较高的保真度仿真SDN网络的运行，为进一步深入研究SDN网络建立了良好基础。