公开(公告)号：CN116846446A

公开(公告)日：2023-10-03

申请号：CN202310610836.2

申请日：2023-05-29

Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所

Inventor： 张亚生 ,  李诚成 ,  张培颖 ,  吕冲

IPC: H04B7/185 ,  H04W16/18 ,  H04W24/02 ,  H04W16/22

Abstract: 本发明涉及星上微服务部署以及卫星通信领域，具体涉及一种基于深度强化学习的星上微服务部署方法。包括：为每一个微服务设置唯一的服务需求属性，将微服务的资源需求量化表示；将微服务定义为虚拟网络请求节点，将卫星节点定义为物理网络节点，并分别为虚拟网络请求和物理网络建立网络模型；从物理网络提取网络资源属性，构建特征矩阵，输入利用神经网络基本元素搭建的策略网络，进行学习训练，得出一组可用的卫星节点及映射概率，并将所有微服务之间通信时延作为奖励信号；利用卫星节点及映射概率，依次放置微服务，并根据奖励信号，调整微服务放置策略。本发明精细化和高效化地解决微服务部署方法设计难题，具有较强的实际应用价值和可推广性。

公开(公告)号：CN111343027B

公开(公告)日：2022-08-26

申请号：CN202010168291.0

申请日：2020-03-11

Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所

Inventor： 国晓博 ,  贾成刚 ,  任保全 ,  李洪钧 ,  王斌 ,  庞雪 ,  张培颖

IPC: H04L41/0893 ,  H04L41/0894 ,  H04L41/142 ,  G06N3/12

Abstract: 本发明提供了一种基于遗传算法的网络切片部署方法和装置，涉及通信的技术领域，包括：获取网络切片部署的目标参数，其中，目标参数包括：虚拟请求网络的需求参数集合和底层物理网络的供应参数集合；基于目标参数确定至少一个网络切片策略；利用遗传算法在至少一个网络切片策略中确定网络切片部署策略。该方法在进行最优解的求解过程中使用了遗传算法，由于遗传算法运行时存在突变的操作，所以不易陷入局部最优，使得能够在更大的解平面内搜索最优解，从而有效缓解了现有技术中的网络切片部署方法存在的最优解的准确率低的技术问题。

公开(公告)号：CN111343027A

公开(公告)日：2020-06-26

申请号：CN202010168291.0

申请日：2020-03-11

Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所

Inventor： 国晓博 ,  贾成刚 ,  任保全 ,  李洪钧 ,  王斌 ,  庞雪 ,  张培颖

IPC: H04L12/24 ,  G06N3/12

Abstract: 本发明提供了一种基于遗传算法的网络切片部署方法和装置，涉及通信的技术领域，包括：获取网络切片部署的目标参数，其中，目标参数包括：虚拟请求网络的需求参数集合和底层物理网络的供应参数集合；基于目标参数确定至少一个网络切片策略；利用遗传算法在至少一个网络切片策略中确定网络切片部署策略。该方法在进行最优解的求解过程中使用了遗传算法，由于遗传算法运行时存在突变的操作，所以不易陷入局部最优，使得能够在更大的解平面内搜索最优解，从而有效缓解了现有技术中的网络切片部署方法存在的最优解的准确率低的技术问题。

公开(公告)号：CN111385151A

公开(公告)日：2020-07-07

申请号：CN202010164135.7

申请日：2020-03-11

Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所

Inventor： 宋春晓 ,  国晓博 ,  贾成刚 ,  李洪钧 ,  王斌 ,  王超 ,  张培颖

IPC: H04L12/24 ,  H04L12/911

Abstract: 本发明提供了一种基于多目标优化的虚拟网络的映射方法及装置，涉及通信的技术领域，包括：首先，获取虚拟网络映射请求；然后，基于虚拟网络映射请求在目标物理域中确定目标虚拟节点的候选物理节点；接下来，基于每个虚拟节点的候选物理节点确定多个虚拟网络映射策略；最后，基于多个虚拟网络映射策略确定目标虚拟网络映射策略，其中，目标虚拟网络映射策略的映射成本最低。本发明方法引入了候选物理节点的概念，候选物理节点能够提供物理域的额外部分信息，使得生成的多个虚拟网络映射策略更合理，有助于快速确定目标虚拟网络映射策略，从而有效的缓解了现有技术中虚拟网络的映射方法均存在的计算速度慢和映射成本高的技术问题。