一种用于软件定义网络的自适应路由方法

    公开(公告)号:CN117176635A

    公开(公告)日:2023-12-05

    申请号:CN202310534721.X

    申请日:2023-05-12

    Abstract: 本发明提出一种用于软件定义网络的自适应路由方法,属于软件定义网络路由优化技术领域。本发明构造了流量矩阵生成模块,提供流量类型切换接口,结合流量矩阵以及网络拓扑、信道性能等数据进行动态网络仿真;然后,接入神经网络模型进行训练,计算路由优化智能策略,根据网络状态调整深度学习模型参数;最后,完成迭代训练,输出可用于实际场景的路由优化网络模型。本发明可有效解决现有路由技术灵活性低、适应性差等问题,通过流量矩阵生成模块,为路由策略提供全面的训练与验证接口,提升实验环境与真实场景的契合度;采用双层网络模型,通过与环境交互,针对不同的网络状态自主进行路由优化,动态调整网络管控策略,有效提升网络传输效率。

    一种应用于无人机空中基站的拓扑自适应生成方法

    公开(公告)号:CN116847363A

    公开(公告)日:2023-10-03

    申请号:CN202310474395.8

    申请日:2023-04-28

    Abstract: 本发明公开了一种应用于无人机空中基站的拓扑自适应生成方法,属于无人机空中通信基站部署技术领域。该方法包括拓扑初步生成,拓扑连接优化等步骤;其中,拓扑初步生成是初始基于地面通信用户的分布以及重要等级生成初始的空中通信平台连接图;拓扑连接优化是在初始生成的拓扑基础上,优化连接以及热点区域的部署,提升网络的部署的可靠性,以及地面通信保障覆盖的有效性。本发明可以根据不同的地面用户需求,自主分配、按需调集相应的空中无人机基站,同时,还能兼顾热点区域以及薄弱节点的通信瓶颈问题,优化薄弱节点,提升基站部署形成的网络的稳定性。

    一种应用于无人机集群的任务分解与能力匹配方法

    公开(公告)号:CN112580943A

    公开(公告)日:2021-03-30

    申请号:CN202011435972.5

    申请日:2020-12-10

    Abstract: 本发明公开了一种应用于无人机集群的任务分解与能力匹配方法,属于无人机飞行任务调度技术领域。该方法包括任务分解、任务重构、飞行资源匹配等步骤;其中,任务分解是细分原始任务的功能,找出对应需要的能力;任务重构是将能力相同的任务进行合并,减少子任务数量;飞行资源匹配是将分解重组的子任务与无人机的能力进行匹配,并通过遗传算法将分解子任务分配给不同的无人机。本发明可以根据不同的任务需求,自主匹配、按需调集相应的飞行资源,同时,还能兼顾飞行过程中的复杂环境与任务变化,形成多种类合成、可按需编配、灵活重构的任务分组。

    一种基于关键节点的分布式可扩展智能路由方法

    公开(公告)号:CN116418730A

    公开(公告)日:2023-07-11

    申请号:CN202310361356.7

    申请日:2023-04-06

    Abstract: 本发明提出一种基于关键节点的分布式可扩展智能路由方法,属于网络资源调度优化领域。该方法根据网络拓扑规模、网络密集程度及各类节点中心性计算网络平均聚集系数、关键节点比例与节点关键度,综合关键节点比例与节点关键度确定智能体部署位置;智能体根据业务流需求及网络状态生成路由策略,网络执行策略后反馈效用函数,智能体通过反馈调整参数,优化策略;智能体训练完成后,路由策略随网络状态变化不断调整,持续优化网络效能。本发明通过少量智能体节点实现复杂网络控制,在不大幅改变现有网络环境的基础上,有效提升网络吞吐量、降低平均业务时延及部署成本,具有较好的可扩展性,可在不同网络规模下灵活部署,适合工程实现。

    一种基于多类业务传输价值最大化的智能路由方法

    公开(公告)号:CN116346702B

    公开(公告)日:2024-11-19

    申请号:CN202310405416.0

    申请日:2023-04-17

    Abstract: 本发明提出一种基于多类业务传输价值最大化的智能路由方法,属于网络人工智能领域。本发明基于集中式网络架构,首先为不同类型的业务设定价值,并将业务特征、业务价值、拓扑信息输入深度神经网络结构,由神经网络输出路径的下一跳节点,然后将该节点作为源节点由神经网络继续输出下一跳,直至输出完整路径后计算奖励,并根据反馈训练网络至系统收敛。本发明通过设计针对不同类型业务的深度神经网络架构,能够解决多类业务的流量转发路径问题,满足不同类型业务的需求;同时设计了一种全新的路由奖励方案,可以使系统传输价值最大化,平衡了吞吐量和重要业务送达率的矛盾。

    一种基于多类业务传输价值最大化的智能路由方法

    公开(公告)号:CN116346702A

    公开(公告)日:2023-06-27

    申请号:CN202310405416.0

    申请日:2023-04-17

    Abstract: 本发明提出一种基于多类业务传输价值最大化的智能路由方法,属于网络人工智能领域。本发明基于集中式网络架构,首先为不同类型的业务设定价值,并将业务特征、业务价值、拓扑信息输入深度神经网络结构,由神经网络输出路径的下一跳节点,然后将该节点作为源节点由神经网络继续输出下一跳,直至输出完整路径后计算奖励,并根据反馈训练网络至系统收敛。本发明通过设计针对不同类型业务的深度神经网络架构,能够解决多类业务的流量转发路径问题,满足不同类型业务的需求;同时设计了一种全新的路由奖励方案,可以使系统传输价值最大化,平衡了吞吐量和重要业务送达率的矛盾。

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