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传统编排算法分配网络功能时,对功能链所需资源、端到端时延的约束能力较差,导致功能编排资源开销较大、节点资源利用率和网络服务接收率较低。为此提出基于人工智能的虚拟化网络功能动态编排算法。将底层物理网络看作一个网络拓扑图,把网络功能放置到物理节点上,计算资源容量、功能链时延的约束条件和目标函数。通过人工智能技术训练出目标函数最优解,得到网络功能在物理链路的最优编排方案。最后将物理链路映射到虚拟化链路中,完成虚拟化网络功能编排。实验结果表明,上述算法相比传统算法,降低了网络功能编排的总体开销,能够充分保证