【摘 要】
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随着人工智能、区块链、物联网等新技术蓬勃发展,同时伴随着移动互联网设备的普及,终端设备产生的数据量呈爆发式地增长。海量数据催生了云计算技术的发展,同时大数据在数据中心之间的传输也面临巨大的挑战。传统IP网络中尽力而为的传输模式,难以满足大数据传输需求。高性能网络（High Performance Networks,HPNs）作为大数据传输的一种有效解决方案,已经被广泛认可。随着软件定义网络（Sof
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随着人工智能、区块链、物联网等新技术蓬勃发展,同时伴随着移动互联网设备的普及,终端设备产生的数据量呈爆发式地增长。海量数据催生了云计算技术的发展,同时大数据在数据中心之间的传输也面临巨大的挑战。传统IP网络中尽力而为的传输模式,难以满足大数据传输需求。高性能网络（High Performance Networks,HPNs）作为大数据传输的一种有效解决方案,已经被广泛认可。随着软件定义网络（Software Defined Networking,SDN）技术的发展,可以利用SDN技术来实现高性能网络的功能,如通过带宽预留为大数据传输提供专用通道。为了迎合更多的大数据传输场景,从而进一步提高带宽利用率,本文研究在HPNs中针对多个具有灵活截止时间特性的带宽预留请求,在多条不相交路径上进行周期性带宽调度的问题,使带宽调度的按时完成率（On-time Accomplish Rate,OAR）和按时数据量传输率（On-time Data Volume Rate,ODVR）最大化。本文的主要研究内容如下:（1）针对具有灵活截止时间特性的带宽预留请求,提出针对对应请求的周期性带宽调度问题,并证明问题属于NP-Complete问题。（2）提出分时隙动态优先级策略,进行批量带宽预留的计算。依次对每个时隙内相关请求进行带宽预留计算,结合各请求的传输剩余时间和剩余数据量来进行优先级的更新。将对一个请求的跨多个时隙的带宽预留计算转换为对多个请求在单个时隙上的计算,提高了预留的灵活性进而提高了网络带宽利用率。（3）基于分时隙动态优先级策略,结合顺序占用带宽分配方式和线性规划带宽分配方式,针对具有灵活截止时间特性的带宽预留请求的周期性带宽调度问题（PBSP-FDBRR）设计了两个多路径周期性带宽调度算法。（4）在真实的高性能网络拓扑上,使用两种规模的请求负载来对本文提出的带宽调度算法和对比算法进行仿真实验,并对实验结果进行详细分析,说明本文提出的带宽调度算法具有更好的性能。
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