1. 本选题研究的目的及意义
随着互联网的快速发展，网络规模和流量急剧增长，传统网络架构面临着灵活性不足、管理复杂、安全挑战等问题。
软件定义网络（SoftwareDefinedNetwork，SDN）作为一种新型网络架构，通过分离控制平面和数据平面，实现了网络的集中控制、灵活管理和可编程化，为解决传统网络问题提供了新的思路。
然而，SDN在实际应用中也面临着一些挑战，例如网络流量动态变化难以预测、网络攻击手段日益复杂、网络资源分配难以优化等。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，机器学习在SDN中的应用研究取得了显著进展，国内外学者从不同角度和层面展开了广泛的研究。
1. 国内研究现状
国内学者在机器学习应用于SDN方面开展了大量的研究工作，并在网络流量预测、入侵检测、资源分配等方面取得了一定的成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将围绕机器学习在SDN中的应用展开，主要内容包括以下几个方面：
1.SDN关键技术研究:重点研究SDN架构、工作原理、关键技术（如OpenFlow协议、SDN控制器等）以及应用场景，为后续研究奠定基础。
2.机器学习算法研究:研究常见的机器学习算法，包括监督学习、无监督学习、强化学习和深度学习等，分析其原理、特点、优缺点以及适用场景。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用文献调研、理论分析、实验验证和案例分析相结合的方法进行。
首先，进行文献调研，广泛查阅国内外相关文献，了解SDN和机器学习领域的最新研究成果、发展趋势和存在的问题，为研究方向的确定和研究方法的选择提供依据。
其次，进行理论分析，深入研究SDN架构、工作原理、关键技术以及机器学习算法的原理、特点和适用场景，分析机器学习应用于SDN的可行性和优势。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.系统性地研究机器学习在SDN中的应用，从SDN关键技术、机器学习算法、应用场景、挑战与机遇等方面进行全面分析，形成较为完整的知识体系。
2.探索新型机器学习算法在SDN中的应用，例如深度学习、强化学习等，以期进一步提高SDN网络性能和安全性。
3.结合实际案例进行深入分析，总结机器学习应用于SDN的成功经验和面临的挑战，为实际网络部署提供参考。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 李阳, 王怀阳, 谢高翔, 等. 软件定义网络中基于深度学习的应用与挑战[J]. 软件学报, 2018, 29(1): 102-122.
2. 陈杰, 江静, 贾焰, 等. 软件定义网络安全研究综述[J]. 计算机学报, 2017, 40(1): 145-170.
3. 王晓飞, 张宏科, 马跃, 等. 基于软件定义网络的流量预测方法综述[J]. 计算机研究与发展, 2019, 56(7): 1397-1414.
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