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摘要
针对当前已有方法未能考虑最小服务延迟时间问题，导致任务队列负载预测结果不准确，平均端到端时延以及平均比特丢失率增加，等问题，提出一种基于vmvare虚拟化架构的网络功能调度方法，在vmvare虚拟化架构上，将最大网络资源利用率和最小服务延迟时间作为目标，构建基于马尔科夫决策的网络功能调度模型。通过改进的人工蜂群算法对模型进行求解，同时优化调度顺序以及虚拟选择问题，最终完成网络功能调度。仿真结果表明，所提方法可以有效提升预测结果的准确性，同时还能够减少平均端到端时延以及平均比特丢失率。
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