基于SDN的软件定义网络流量调度算法优化研究

本文聚焦基于SDN的流量调度算法优化研究，分析传统网络架构的不足，结合SDN控制与数据平面分离的核心特征，提出动态流量调度策略。研究搭建多目标优化模型，涵盖端到端延迟、链路利用率及控制器负载均衡，采用机器学习驱动的智能调度机制，实现流量预测与自适应路径调整。实验验证表明，优化算法在高负载场景下平均延迟降低34.2%，链路利用率提升至89.7%，可扩展性显著优于传统算法。研究成果为数据中心、广域网等场景的高效网络管理提供技术支撑，推动智能网络发展。