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公开(公告)号：CN116566981A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310715814.2
申请日：2023-06-15
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04L67/10 , H04L41/14 , H04L41/142
Abstract: 本发明涉及计算机软件技术领域，公开了工业网络的多智能体调度方法、装置、设备及存储介质，方法包括：将工业网络中的单同步域划分为多个子同步域，并利用多个子同步域构建网络模型，其中每个子同步域由对应的单域控制器控制；以减少资源占用率和调度失败率为目标，构建约束条件集合；根据约束条件集合以及网络模型，构建部分可观马尔可夫决策过程，部分可观马尔可夫决策过程用于为链式业务流的跨域协同调度制定最优策略。本发明提供的工业网络的多智能体调度方法，能够有效适应复杂工业场景，满足多形态业务流的确定传输需求。
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公开(公告)号：CN117596122A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202410065417.X
申请日：2024-01-17
Applicant: 北京交通大学 , 北京泰尔英福科技有限公司
IPC: H04L41/044 , H04L41/0823 , H04L41/0894 , H04L41/0895 , H04L41/16 , G06N3/126
Abstract: 本发明公开一种通算融合网络架构及资源适配方法，涉及工业网络技术领域，通算融合网络架构包括计算服务层、资源融合适配层和计算与网络组件层。计算服务层用于，对于计算用户的每一计算任务，根据计算任务的服务质量要求和体验质量要求对进行特征提取，得到计算任务的属性特征；资源融合适配层用于根据总计算资源和所有计算任务的属性特征进行任务调度和资源分配得到最优任务调度决策和最优资源分配决策；计算与网络组件层，包括多个类型的网络组件，用于根据最优任务调度决策和最优资源分配决策，对计算任务进行转发和处理。本发明实现对海量高并发计算任务的全局高效编排调度，并有效保证计算任务的多样化服务需求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116866353B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202310851893.X
申请日：2023-07-12
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04L67/1012 , H04L67/1023 , H04L67/1008 , H04L67/1025 , G06F9/50 , G06F9/445
Abstract: 本发明提供了一种通算融合的分布式资源协同调度方法、装置、设备及介质，包括：获取与通算融合的网络场景对应的分布式计算卸载通信模型与分布式计算卸载计算模型；基于所述分布式计算卸载通信模型与分布式计算卸载计算模型确定分布式算力负载均衡模型；根据所述分布式算力负载均衡模型将算力协同调度过程建模为马尔可夫决策过程；利用预设的分布式算力调度算法对所述马尔可夫决策过程进行求解，获得卸载服务策略；其中，所述预设的分布式算力调度算法为基于MADDPG的分布式算力调度算法。本发明能够在保证用户体验的条件下，维持网络中的节点负载均衡，有一定的有效性和可拓展性。
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公开(公告)号：CN116506274A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310266138.5
申请日：2023-03-13
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04L41/046 , H04L41/0823 , H04L41/14
Abstract: 本发明提供边缘网络资源分配方法、装置、计算机设备及介质，包括：获取用户的计算请求；基于计算请求，将计算请求映射至标识空间，得到标识空间映射模型，标识空间映射模型用于表征用户与服务器关系的映射；基于标识空间映射模型，对计算请求对应的计算任务的能量成本及时间成本进行计算，构建多目标优化模型；基于标识空间映射模型及多目标优化模型，确定计算任务的最优分配策略。通过构建标识空间映射的系统模型，将边缘网络系统计算任务映射至标识空间，得到对边缘网络系统的能量成本和时间成本的优化模型，通过优化模型对资源编排策略进行调整优化，得到能量成本和时间成本最小的资源分配策略，保证了边缘网络系统的可靠性和网络性能。
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公开(公告)号：CN119212105A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411230386.5
申请日：2024-09-03
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04W72/50 , H04W72/566 , H04W72/51 , H04W40/02 , H04L45/02 , H04W40/24 , H04L67/63 , H04L67/61 , G06F9/50 , G06N3/092
Abstract: 本申请公开了一种面向融合网络的任务感知与智能调度方法，涉及通信网络技术领域，该方法应用于一种融合网络，方法包括：构建融合网络架构；从当前待处理任务的算力标识中提取当前待处理任务的用户设备节点为源节点；基于融合网络架构，利用路径搜索算法确定以源节点为起点，以每个算力中心节点为目的节点时对应的路径；根据当前待处理任务的算力标识，从所有算力中心节点对应的路径中选取最优路径；基于最优路径前往最优目的节点处理任务，本申请在最优路径选择时考虑传输时延和服务时延，能够提高面向融合网络的任务感知与智能调度的合理性。
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公开(公告)号：CN117596122B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410065417.X
申请日：2024-01-17
Applicant: 北京交通大学 , 北京泰尔英福科技有限公司
IPC: H04L41/044 , H04L41/0823 , H04L41/0894 , H04L41/0895 , H04L41/16 , G06N3/126
Abstract: 本发明公开一种通算融合网络架构及资源适配方法，涉及工业网络技术领域，通算融合网络架构包括计算服务层、资源融合适配层和计算与网络组件层。计算服务层用于，对于计算用户的每一计算任务，根据计算任务的服务质量要求和体验质量要求对进行特征提取，得到计算任务的属性特征；资源融合适配层用于根据总计算资源和所有计算任务的属性特征进行任务调度和资源分配得到最优任务调度决策和最优资源分配决策；计算与网络组件层，包括多个类型的网络组件，用于根据最优任务调度决策和最优资源分配决策，对计算任务进行转发和处理。本发明实现对海量高并发计算任务的全局高效编排调度，并有效保证计算任务的多样化服务需求。
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公开(公告)号：CN116866353A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310851893.X
申请日：2023-07-12
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04L67/1012 , H04L67/1023 , H04L67/1008 , H04L67/1025 , G06F9/50 , G06F9/445
Abstract: 本发明提供了一种通算融合的分布式资源协同调度方法、装置、设备及介质，包括：获取与通算融合的网络场景对应的分布式计算卸载通信模型与分布式计算卸载计算模型；基于所述分布式计算卸载通信模型与分布式计算卸载计算模型确定分布式算力负载均衡模型；根据所述分布式算力负载均衡模型将算力协同调度过程建模为马尔可夫决策过程；利用预设的分布式算力调度算法对所述马尔可夫决策过程进行求解，获得卸载服务策略；其中，所述预设的分布式算力调度算法为基于MADDPG的分布式算力调度算法。本发明能够在保证用户体验的条件下，维持网络中的节点负载均衡，有一定的有效性和可拓展性。
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