全文总字数：2295字
1. 毕业设计（论文）主要内容：
1、了解软件定义网络和数据平面可编程的基本概念、技术特点，调研以上技术与网络虚拟化应用结合的国内外研究现状、技术发展趋势。2、学习掌握并运用可编程数据平面技术对数据平面中处理数据包的方式进行更深度的掌控，同时解耦物理网络中转发逻辑与转发芯片之间的关系，让转发行为变得更加灵活可定制，更适合于与各种新技术进行整合。3、在经典SDN架构中加入可编程数据平面，熟练掌握数据平面可编程SDN网络的基础仿真平台4、 针对典型的网络虚拟化应用场景，在仿真平台上编程实现，验证其效果。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1、查阅不少于15篇的相关资料，其中英文文献不少于3篇，完成开题报告。2、掌握软件定义网络的基本原理，和典型的网络虚拟化构建技术。3、掌握基本的python或者C语言编程技术。4、在仿真平台上编程实现网络虚拟化应用场景，验证其效果。5、完成不少于5000汉字的英文文献翻译。6、完成不少于12000字的毕业论文。
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
第1-3周：查阅相关文献资料，明确研究内容，了解研究所需技术语言和开发工具，确定方案，完成开题报告。第4-6周：掌握python或者C语言编程技术，了解经典SDN架构。第7-19周：在仿真平台上变成实现典型的网络虚拟化应用场景。第10-12周：算法调试优化。第13-15周：完成并修改毕业论文。第16周：准备论文答辩。
4. 主要参考文献
[1] Zhang Z, Xiang C, Su S, et al. A unified enhanced particle swarm optimization‐based virtual network embedding algorithm[J]. International Journal of Communication Systems, 2013, 26(8):1054-1073.[2] Mijumbi R , Gorricho J L , Serrat J , et al. Design and evaluation of learning algorithms for dynamic resource management in virtual networks[C].Network Operations Management Symposium. IEEE, 2014:1-9.[3] Yao H, Xu C, Li M, et al. A novel reinforcement learning algorithm for virtual network embedding[J]. Neuro computing, 2018, 284:1-9.
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