Matlab PAM代码-SDN控制器放置优化：此源代码用于优化SDN控制器的部署位置

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简介：
该源代码专为优化软件定义网络(SDN)中控制器的部署位置而设计，采用MATLAB编程实现路径自适应调制(PAM)，以提高网络性能和效率。这段文字介绍了用于优化SDN控制器在广域网（WAN）中的放置的MATLAB PAM代码。使用的算法是经典的“无监督”机器学习方法，“剪影”和“间隙统计”，以确定部署的最佳控制器数量，而PAM则用来寻找最佳控制器位置。“无监督”算法从没有标记的数据中进行学习，并通常用于通过最小化数据点之间的距离来评估群集的质量。在SDN的上下文中，这些算法被利用于找到能够使网络中的传播延迟（即交换机到交换机的延迟）最低化的控制器数量。为了确定最佳位置以部署这些控制器，我们扩展了一种设施定位算法——“围绕类固醇分区算法”(PAM)，将目标函数设置为最小化从控制器到各个节点之间的传播延迟。实验代码位于名为ControllerPlacement.tar.gz的文件夹中。为了验证关于在WAN上放置SDN控制器的最佳位置的数学公式，我们使用了一个叫做Mininet的仿真平台进行模拟测试。关键性能指标是控制器与网络节点间的总延迟（包括传播、排队和处理延迟）。相关的仿真实验代码位于名为Controller-Placement-Emul的文件夹内。

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Matlab PAM代码-SDN控制器放置优化：此源代码用于优化SDN控制器的部署位置

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该源代码专为优化软件定义网络(SDN)中控制器的部署位置而设计，采用MATLAB编程实现路径自适应调制(PAM)，以提高网络性能和效率。这段文字介绍了用于优化SDN控制器在广域网（WAN）中的放置的MATLAB PAM代码。使用的算法是经典的“无监督”机器学习方法，“剪影”和“间隙统计”，以确定部署的最佳控制器数量，而PAM则用来寻找最佳控制器位置。“无监督”算法从没有标记的数据中进行学习，并通常用于通过最小化数据点之间的距离来评估群集的质量。在SDN的上下文中，这些算法被利用于找到能够使网络中的传播延迟（即交换机到交换机的延迟）最低化的控制器数量。为了确定最佳位置以部署这些控制器，我们扩展了一种设施定位算法——“围绕类固醇分区算法”(PAM)，将目标函数设置为最小化从控制器到各个节点之间的传播延迟。实验代码位于名为ControllerPlacement.tar.gz的文件夹中。为了验证关于在WAN上放置SDN控制器的最佳位置的数学公式，我们使用了一个叫做Mininet的仿真平台进行模拟测试。关键性能指标是控制器与网络节点间的总延迟（包括传播、排队和处理延迟）。相关的仿真实验代码位于名为Controller-Placement-Emul的文件夹内。

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