LSTM-Based server and route selection in distributed and heterogeneous SDN network
Tác giả: Nam Thang Hoang, Van Tong, Hai Anh Tran, Cong Son Duong, Tran Le Tuan NguyenTóm tắt:
Today, the Software-defined Network, with its advantages such as greater reliability via automation, more efficient network management, cost-savings, and faster scalability, is increasingly being deployed in many network systems and network operators. The most common deployment architecture is a distributed system with the existence of many independent domains, each controlled by an SDN controller. One of the well-known applications in SDN is server selection and routing. However, deploying server and route selection in distributed and heterogeneous SDN networks faces two issues. Therefore, this paper proposes an LSTM-based link cost prediction for the server and route selection mechanism in a distributed and heterogeneous SDN network.
- Phân tích hiệu năng phát hiện phương tiện bay không người lái bất hợp pháp
- Cải tiến thuật toán Ant Colony giải quyết bài toán người bán hàng (TSP)
- Phát hiện malware dựa trên header của tập tin Portable Executable sử dụng Machine Learning
- Constrained optimization using swarm intelligence integrated with Deb’s feasibility rules developed in Python = Giải bài toán tối ưu hóa ràng buộc sử dụng trí tuệ bầy đàn kết hợp quy tắc khả thi của Deb được phát triển bằng Python
- Particle Swarm Optimization using ε constraint-handling method developed in Python = Thuật toán tối ưu hóa bầy đàn sử dụng phương pháp xử lý ràng buộc ε được phát triển với Python





