一种网络拥塞控制方法及装置

    公开(公告)号:CN113595923A

    公开(公告)日:2021-11-02

    申请号:CN202110918502.2

    申请日:2021-08-11

    摘要: 本申请公开了一种网络拥塞控制方法及装置,方法包括:通过网络仿真器仿真获取网络环境的数据集;构建基于深度强化学习算法实现的拥塞控制算法模型,拥塞控制算法模型的输入包括所述网络环境的数据集;对所述拥塞控制算法模型进行训练,直至所述拥塞控制算法达到预设的收敛条件,得到拥塞控制算法结果模型;采用所述拥塞控制结果模型进行拥塞控制。上述方案由于基于网络环境进行决策控制,因此能够克服传统拥塞算法存在的无法动态感知网络状态的缺陷;同时采用传统拥塞算法作为深度强化学习算法的指导,避免算法陷入局部最优,能够实现对大流量网络拥塞情况的智能控制。

    一种路由选择方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN113489654A

    公开(公告)日:2021-10-08

    申请号:CN202110764128.5

    申请日:2021-07-06

    摘要: 本申请提供了一种路由选择方法、装置、电子设备及存储介质,该方法中,在训练得到图神经网络模型的基础上,将所述目标网络拓扑结构、所述目标路由方案及所述目标网络流量输入到图神经网络模型,得到所述图神经网络模型输出的所述目标路由方案中每条链路中节点之间的网络延迟,保证能针对网络拓扑的改变和网络流量的波动进行网络延迟的准确预测,在此基础上,所述目标路由方案中每条链路中节点之间的网络延迟输入到深度强化学习网络模型,得到所述深度强化学习网络模型输出的每个所述节点作为每个下一跳节点的动作价值,实现实时根据网络延迟得到路由方案,提升路由性能的稳定性。

    一种电力设备监控视频传输方法与传输装置

    公开(公告)号:CN111770307A

    公开(公告)日:2020-10-13

    申请号:CN202010442322.7

    申请日:2020-05-22

    IPC分类号: H04N7/18 H04N7/01 H04L29/06

    摘要: 本发明提出了一种电力设备监控视频传输方法与传输装置,包括采集视频信息,将所述视频信息转换成传输模拟信息;发送所述传输模拟信息到内网接收侧,以使内网接收侧将所述传输视频信息解码还原成视频信息;接收经所述内网接收侧所发出的音频模拟信息,其中该音频模拟信息中含有经过音频编码转换的控制信息;解码还原所述音频模拟信息成控制信息;执行控制信息的控制指令;本发明将视频信息的数字量转换成传输模拟信息的模拟量进行传输,并将控制信息的数字量转换成音频模拟信息的模拟量进行传输,以模拟信号传输替代传统的通过数字信号传输的方式,提高了电力设备监控视频信息内外网传输的安全性。

    基于边缘云原生的规则引擎管理系统、方法及相关设备

    公开(公告)号:CN118210595A

    公开(公告)日:2024-06-18

    申请号:CN202410630024.9

    申请日:2024-05-21

    IPC分类号: G06F9/455 G06F9/50

    摘要: 本申请提供一种基于边缘云原生的规则引擎管理系统、方法及相关设备。该系统包括:位于云侧的管理控制台以及位于边缘侧终端的边缘应用管理子系统和边缘规则引擎子系统;管理控制台,用于向边缘应用管理子系统下发容器启动指令,并向边缘规则引擎子系统下发数据源管理指令以及规则管理指令,接收边缘规则引擎子系统根据数据源管理指令以及规则管理指令确定的流数据处理结果;边缘应用管理子系统,用于接收管理控制台下发的容器启动指令,根据容器启动指令启动边缘规则引擎子系统所在的目标容器;边缘规则引擎子系统,用于接收由管理控制台下发的数据源管理指令以及规则管理指令,将根据数据源管理指令以及规则管理指令确定的目标数据处理结果上传。

    一种路由选择方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN113489654B

    公开(公告)日:2024-01-05

    申请号:CN202110764128.5

    申请日:2021-07-06

    摘要: 本申请提供了一种路由选择方法、装置、电子设备及存储介质,该方法中,在训练得到图神经网络模型的基础上,将所述目标网络拓扑结构、所述目标路由方案及所述目标网络流量输入到图神经网络模型,得到所述图神经网络模型输出的所述目标路由方案中每条链路中节点之间的网络延迟,保证能针对网络拓扑的改变和网络流量的波动进行网络延迟的准确预测,在此基础上,所述目标路由方案中每条链路中节点之间的网络延迟输入到深度强化学习网络模型,得到所述深度强化学习网络模型输出的每个所述节点作为每个下一跳节点的动作价值,实现实时根据网络延迟得到路由方案,提升路由性能的稳定(56)对比文件肖扬;吴家威;李鉴学;刘军.一种基于深度强化学习的动态路由算法.信息通信技术与政策.2020,(09),全文.