辅助驾驶业务安全均衡卸载方法及系统

    公开(公告)号:CN113709249A

    公开(公告)日:2021-11-26

    申请号:CN202111007441.0

    申请日:2021-08-30

    Abstract: 本发明提供一种辅助驾驶业务安全均衡卸载方法及系统,方法包括:获取在辅助驾驶业务服务阶段执行计算任务的总时延,并根据总时延,确定待求解的优化问题;基于深度学习算法对优化问题中的计算任务的卸载模式决策和卸载率决策进行优化,并在深度学习算法收敛后,确定目标卸载模式决策和目标卸载率决策;根据目标卸载模式决策和目标卸载率决策,卸载计算任务。所述系统执行所述方法。本发明基于辅助驾驶业务服务阶段执行计算任务的总时延确定优化问题,并利用深度学习算法对计算任务的卸载模式和卸载率联合优化,实现对辅助驾驶产生的计算任务的实时处理,能够降低例如车联网系统中卸载计算任务的总时延。

    NFV资源分配方法
    14.
    发明授权

    公开(公告)号:CN110971451B

    公开(公告)日:2022-07-26

    申请号:CN201911108149.0

    申请日:2019-11-13

    Abstract: 本发明提供一种NFV资源分配方法,方法包括:对NFV网络进行建模,构建网络模型,对所述NFV网络中的流量进行建模,构建流量模型;根据所述网络模型和流量模型对所述流量中数据包的处理过程和传输过程进行建模,根据所述处理过程和传输过程的建模结果,对所述数据包在处理过程和传输过程中的延时进行建模;根据预设约束条件和效用函数对所述延时的建模结果进行求解,获取所述流量的资源分配结果,以使所述延时最小。本发明基于排队理论对处理过程和传输过程中的延时进行建模,以评估数据包穿越嵌入式NFV链时端到端延迟,将与延迟相关的效用函数定义为分配策略的环境反馈,从而获取延时最小的资源分配结果。

    辅助驾驶业务安全均衡卸载方法及系统

    公开(公告)号:CN113709249B

    公开(公告)日:2023-04-18

    申请号:CN202111007441.0

    申请日:2021-08-30

    Abstract: 本发明提供一种辅助驾驶业务安全均衡卸载方法及系统,方法包括:获取在辅助驾驶业务服务阶段执行计算任务的总时延,并根据总时延,确定待求解的优化问题;基于深度学习算法对优化问题中的计算任务的卸载模式决策和卸载率决策进行优化,并在深度学习算法收敛后,确定目标卸载模式决策和目标卸载率决策;根据目标卸载模式决策和目标卸载率决策,卸载计算任务。所述系统执行所述方法。本发明基于辅助驾驶业务服务阶段执行计算任务的总时延确定优化问题,并利用深度学习算法对计算任务的卸载模式和卸载率联合优化,实现对辅助驾驶产生的计算任务的实时处理,能够降低例如车联网系统中卸载计算任务的总时延。

    NFV资源分配方法
    19.
    发明公开

    公开(公告)号:CN110971451A

    公开(公告)日:2020-04-07

    申请号:CN201911108149.0

    申请日:2019-11-13

    Abstract: 本发明提供一种NFV资源分配方法,方法包括:对NFV网络进行建模,构建网络模型,对所述NFV网络中的流量进行建模,构建流量模型;根据所述网络模型和流量模型对所述流量中数据包的处理过程和传输过程进行建模,根据所述处理过程和传输过程的建模结果,对所述数据包在处理过程和传输过程中的延时进行建模;根据预设约束条件和效用函数对所述延时的建模结果进行求解,获取所述流量的资源分配结果,以使所述延时最小。本发明基于排队理论对处理过程和传输过程中的延时进行建模,以评估数据包穿越嵌入式NFV链时端到端延迟,将与延迟相关的效用函数定义为分配策略的环境反馈,从而获取延时最小的资源分配结果。

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