Intelligent Controller Placement in SDN-enabled Mobile Edge Computing Network via Hybrid Optimization Algorithm

doi:10.1016/j.comnet.2026.112720

Intelligent Controller Placement in SDN-enabled Mobile Edge Computing Network via Hybrid Optimization Algorithm

2026-08-26

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Pushpendra Kumar Chandra *

DOI：10.1016/j.comnet.2026.112720

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移动应用程序（如虚拟现实、增强现实和智能多媒体服务）的最新进展显著增加了对低延迟和高性能计算环境的需求。软件定义网络（SDN）赋能的移动边缘计算（MEC）已作为一种有效框架出现，用于集成移动设备、边缘服务器和云资源，以支持高效的资源管理和实时服务交付。然而，现有的控制器放置方法存在负载均衡差、控制器-交换机通信成本高、传播延迟增加以及在大规模动态MEC环境中容错能力不足等局限性。为解决这些挑战，本文提出了一种基于增强母体辅助狼优化算法（EMA-WOA）的软件定义移动边缘计算网络（OCP-SDMECN）中的优化控制器放置方法。所提出的框架首先通过分析控制器特性（如模块化、图形用户界面支持和遗留网络兼容性）进行最优控制器选择。随后，采用EMA-WOA进行最优控制器放置，同时考虑负载均衡、部署成本和网络可靠性等多个约束条件。所提出的EMA-WOA的创新之处在于将母体优化辅助的位置更新与狼优化算法的清理和捕猎行为相结合，从而提高全局探索能力并防止过早收敛于局部最优解。仿真结果表明，所提出的基于EMA-WOA的OCP-SDMECN框架在控制器放置效率方面显著优于现有方法（如MOA、WaOA、PFO、TSO、CCA-PSO和HAS-PSO）。所提出的方法在100次迭代后实现了93的最小控制器-交换机成本，将总放置成本降低至98.257，并在28个交换机下实现了0.87的高可靠性。此外，EMA-WOA在负载均衡性能上表现优异，最大值为0.947，同时将执行时间缩短至11.656秒。综合分析证实，所提出的OCP-SDMECN框架为SDN赋能的MEC网络提供了一种可扩展、经济高效且可靠的控制器放置策略。

Keyword:

Controller selection

Controller Placement

EMA-WOA

SDN

MEC

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