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公开(公告)号:CN112054968B
公开(公告)日:2022-04-12
申请号:CN202010917727.1
申请日:2020-09-03
申请人: 北京邮电大学 , 国网河南省电力公司信息通信公司 , 国网河南省电力公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号: H04L47/50 , H04L47/6275
摘要: 本发明实施例提供了面向大规模时间敏感网络的调度方法,涉及计算机技术领域,获取时间触发流量的传输路径集合,根据各个传输路径集合将各个时间触发流量进行分组,得到触发流量组;选取未调度的触发流量组,针对当前选取的触发流量组,根据预设时隙、已获得的各ILP目标函数,以及当前选取的触发流量组中各个时间触发流量的传输路径,建立当前选取的触发流量组的ILP目标函数,求解该触发流量组的ILP目标函数,得到该触发流量组中的各个时间触发流量的目标传输路径和目标传输时隙,在目标传输时隙将该时间触发流量由源主机传输到目的主机,如此可以减少求解ILP目标函数的耗时,实现时延的确定性。
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公开(公告)号:CN112737854B
公开(公告)日:2023-06-09
申请号:CN202011627202.0
申请日:2020-12-30
申请人: 国网河南省电力公司信息通信公司 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司
IPC分类号: H04L41/142 , H04L41/14 , H04L67/12 , G06F9/455
摘要: 本发明实施例提供了一种基于能耗和服务质量的服务链迁移方法及装置,方法包括:确定目标服务功能链及待迁移VNF,其中,目标服务功能链包含多个服务请求,每一服务请求由多个特定顺序的VNF组成;以目标服务功能链的资源需求、服务质量需求、网络中各服务器节点的资源容量限制为约束,根据预先构建的迁移成本优化模型,计算最小化迁移成本的服务迁移策略,所述服务迁移策略包含待迁移VNF的目标服务器节点,其中,迁移成本优化模型是基于服务迁移的能耗成本、服务质量损失、以及周期性流量模式构建的。实现对NVF迁移过程中的能耗和QoS损失进行均衡优化,以减小迁移成本。
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公开(公告)号:CN112737854A
公开(公告)日:2021-04-30
申请号:CN202011627202.0
申请日:2020-12-30
申请人: 国网河南省电力公司信息通信公司 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司
摘要: 本发明实施例提供了一种基于能耗和服务质量的服务链迁移方法及装置,方法包括:确定目标服务功能链及待迁移VNF,其中,目标服务功能链包含多个服务请求,每一服务请求由多个特定顺序的VNF组成;以目标服务功能链的资源需求、服务质量需求、网络中各服务器节点的资源容量限制为约束,根据预先构建的迁移成本优化模型,计算最小化迁移成本的服务迁移策略,所述服务迁移策略包含待迁移VNF的目标服务器节点,其中,迁移成本优化模型是基于服务迁移的能耗成本、服务质量损失、以及周期性流量模式构建的。实现对NVF迁移过程中的能耗和QoS损失进行均衡优化,以减小迁移成本。
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公开(公告)号:CN111861661A
公开(公告)日:2020-10-30
申请号:CN202010693721.0
申请日:2020-07-17
申请人: 北京邮电大学 , 国网河南省电力公司信息通信公司
摘要: 本发明实施例提供一种电动汽车充电交易方法及装置,该方法包括:获取用电时间信息和用户编号信息,根据所述用户编号信息在区块链账本中查询到用户当前信誉值和用户积分余额信息;根据所述用电时间信息和所述用户当前信誉值信息确定本次交易消耗积分值和本次交易的用户信誉得分;根据所述用户积分余额信息和本次交易消耗积分值得到用户当前积分余额信息,并将所述用户当前积分余额信息和本次交易的用户信誉得分写入区块链账本。通过设计了区块链充电交易的账户,使用电力积分代替了代币进行资金的流通,可以有效防止交易信息的篡改,设计了用户信誉机制,以及基于用户信誉度的服务费计算模型,有利于促进诚信交易,维持充电交易市场的健康运转。
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公开(公告)号:CN110247795B
公开(公告)日:2020-09-25
申请号:CN201910461367.6
申请日:2019-05-30
申请人: 北京邮电大学 , 国网河南省电力公司信息通信公司
IPC分类号: H04L12/24
摘要: 本发明实施例提供了一种基于意图的云网资源服务链编排方法及系统,方法包括:基于预设的北向接口参考架构,对云网资源提供端到端服务;基于深度强化学习的服务链编排框架,对所述端到端服务进行在线编排和动态调整,其中,在所述在线编排和动态调整中,求解预设多目标优化问题模型以最小化服务链编排成本和延迟。本发明实施例提供的一种基于意图的云网资源服务链编排方法及系统,通过提供预设的北向接口参考架构和基于DRL的SFC编排框架,并构建了一个多目标优化问题模型,以最大限度地降低长期服务链编排成本。
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公开(公告)号:CN110247795A
公开(公告)日:2019-09-17
申请号:CN201910461367.6
申请日:2019-05-30
申请人: 北京邮电大学 , 国网河南省电力公司信息通信公司
IPC分类号: H04L12/24
摘要: 本发明实施例提供了一种基于意图的云网资源服务链编排方法及系统,方法包括:基于预设的北向接口参考架构,对云网资源提供端到端服务;基于深度强化学习的服务链编排框架,对所述端到端服务进行在线编排和动态调整,其中,在所述在线编排和动态调整中,求解预设多目标优化问题模型以最小化服务链编排成本和延迟。本发明实施例提供的一种基于意图的云网资源服务链编排方法及系统,通过提供预设的北向接口参考架构和基于DRL的SFC编排框架,并构建了一个多目标优化问题模型,以最大限度地降低长期服务链编排成本。
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公开(公告)号:CN118540286A
公开(公告)日:2024-08-23
申请号:CN202410626356.X
申请日:2024-05-20
申请人: 国网北京市电力公司 , 国家电网有限公司 , 北京邮电大学 , 北京博瑞翔伦科技发展有限公司
发明人: 金明 , 郝佳恺 , 尹康 , 朴天高 , 杨静 , 林志鸿 , 任殷林 , 邱雪松 , 李宇婷 , 白昊洋 , 庞迪 , 张展鹏 , 李俊芹 , 王涵 , 董峥 , 董旭 , 张伍伟 , 张嘉琪 , 张蕊 , 谭静
IPC分类号: H04L47/56 , G06N3/0455 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/092 , H04L47/6275 , H04L47/62 , H04L45/76 , H04L45/02 , H04L45/122 , H04L45/28 , H04L41/40 , H04L41/16
摘要: 本发明公开了一种算力网络的传输任务的调度方法、装置及计算机设备。其中,该方法包括:基于软件定义网络SDN获取算力网络的网络状态,其中,所述网络状态包括所述算力网络中传输节点的状态和传输链路的状态,所述算力网络中包括存在故障的传输节点和/或存在故障的传输链路;获取所述算力网络的目标传输任务;将所述网络状态和所述目标传输任务,输入目标网络模型,得到所述目标传输任务的调度路由。本发明解决了在相关技术中,为在算力网络所依赖的TSN调度机制引入容错功能,通过从大量的冗余路径中计算出传输路径时,存在调度效率过低的技术问题。
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公开(公告)号:CN118502897A
公开(公告)日:2024-08-16
申请号:CN202410618732.0
申请日:2024-05-17
申请人: 国网北京市电力公司 , 国家电网有限公司 , 北京邮电大学 , 北京博瑞翔伦科技发展有限公司
发明人: 郝佳恺 , 金明 , 尹康 , 朴天高 , 杨静 , 李俊芹 , 任殷林 , 邱雪松 , 陈锦前 , 李宇婷 , 白昊洋 , 庞迪 , 张展鹏 , 海天翔 , 王涵 , 董峥 , 董旭 , 张伍伟 , 曹坤 , 王萍萍 , 高鹏 , 林超 , 刘晓宸
摘要: 本发明公开了一种任务调度方法、装置、非易失性存储介质和计算机设备。其中,该方法包括:获取多个任务和多个处理队列,其中,处理队列中包括本地处理队列和边缘计算处理队列;确定多个处理队列各自对应的任务以及多个任务分别在对应的处理队列中的执行时长和预计等待时长;基于多个任务分别在对应的处理队列中的执行时长和预计等待时长,判断多个任务中是否存在待更换处理队列的任务;在多个任务中存在待更换处理队列的任务的情况下,基于待更换处理队列的任务在对应的处理队列中的所需更换时长和等待更换时长,调整待更换处理队列的任务对应的处理队列。本发明解决了任务调度过程中任务数量较多导致任务等待时间较长无法及时处理的技术问题。
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公开(公告)号:CN117290720A
公开(公告)日:2023-12-26
申请号:CN202311022799.X
申请日:2023-08-14
申请人: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 北京邮电大学 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号: G06F18/214 , G06Q50/06 , G06N20/00
摘要: 本发明提供一种面向电力终端的个性化联邦多任务学习方法及相关设备,包括:根据K个相似的机器学习任务,将全局多任务模型划分为一个用于提取共同数据特征的基础模块和K个用于输出预测结果的特定任务模块;对于每个机器学习任务建立对应的逻辑簇,用于聚合和存储全局多任务模型,并将全局多任务模型和每个机器学习任务下发至所有电力终端进行联邦训练,以获得特定任务模块的更新梯度值;将对应的更新梯度值上传至边缘服务器,调度已逻辑簇执行全局聚合操作,以获得全局模块;将全局模块与基础模块进行组合,以获得更新的全局多任务模型。本发明提出一种基于逻辑簇的个性化联邦多任务学习框架,解决了电力物联网场景中多服务下的协作问题。
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公开(公告)号:CN118246520A
公开(公告)日:2024-06-25
申请号:CN202410223337.2
申请日:2024-02-28
申请人: 北京邮电大学 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号: G06N3/098 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F18/23 , H02J3/00
摘要: 本发明提供一种面向电力负荷预测的联邦学习方法、装置、设备及介质,涉及人工智能领域。该方法包括:基于用电模式将多个电站客户端划分成多个协作训练域;基于时域卷积网络构建负荷预测模型并下发到各协作训练域的电站客户端;在每个电站客户端分别使用各自的训练样本对负荷预测模型进行训练得到个性化层参数和通用层参数;对属于相同协作训练域的各电站客户端对应的个性化层参数进行边缘聚合以更新个性化层;先对属于相同协作训练域的各电站客户端对应的通用层参数进行边缘聚合,再对各个协作训练域边缘聚合后的通用层参数进行域间全局聚合以更新通用层。本发明的方案能够减少时延,模型能够更快收敛,提高联邦学习在资源异构场景下的性能。
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