論文の概要: Routing-Led Evolutionary Algorithm for Large-Scale Multi-Objective VNF Placement Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.15339v1
• Date: Wed, 17 Dec 2025 11:37:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-18 17:06:26.96376
• Title: Routing-Led Evolutionary Algorithm for Large-Scale Multi-Objective VNF Placement Problems
• Title（参考訳）: 大規模多目的VNF配置問題に対するルーティング型進化アルゴリズム
• Authors: Peili Mao, Joseph Billingsley, Wang Miao, Geyong Mi, Ke Li,
• Abstract要約: 大規模データセンターにおける仮想ネットワーク機能の最適配置の探索方法について検討する。 本稿では,ネットワークの並列なメタヒューリスティックかつ高速な目的関数と,新しい効率的なデータ構造を提案する。 これらの新しい概念を使って、最大64,000のサーバを持つデータセンターの高品質なソリューションを見つけることができます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.607144511202278
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Modern data centers contain thousands of servers making them major consumers of electricity. To minimize their environmental impact, it is critical that we use their resources efficiently. In this paper we study how to discover the optimal placement of virtual network functions in large scale data centers. We propose a novel parallel metaheuristic, fast heuristic objective functions of the QoS and new memory efficient data structures for large networks. We further identify a simple, fast heuristic that can produce competitive solutions to very large problem instances. Using these new concepts, we are able to find high quality solutions for data centres with up to 64,000 servers.
• Abstract（参考訳）: 現代のデータセンターには数千のサーバーがあり、電力を消費している。 環境への影響を最小限に抑えるため、資源を効率的に利用することが重要である。 本稿では,大規模データセンターにおける仮想ネットワーク機能の最適配置について検討する。 本稿では,QoSの並列メタヒューリスティックかつ高速ヒューリスティックな目的関数と大規模ネットワークのための新しいメモリ効率データ構造を提案する。 さらに、非常に大きな問題インスタンスに対して競合するソリューションを生み出すことができる、単純で高速なヒューリスティックを特定します。 これらの新しい概念を使って、最大64,000のサーバを持つデータセンターの高品質なソリューションを見つけることができます。

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