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公开(公告)号：CN110688221B
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN201910846699.6
申请日：2019-09-09
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种边缘计算中面向增强现实应用的动态任务调度方法，该方法包括：根据边缘计算系统经济开销不高于预算上限的约束条件，构造虚拟队列，将虚拟队列稳定作为优化第一目标函数时的约束条件，所述第一目标函数为平均时延；根据李雅普诺夫优化理论，将第一目标函数转化为第二目标函数，通过对第二目标函数取最小值进行优化，并结合注水算法，得到分配到不同边缘节点和公有云的任务量。采用本发明能够有效降低增强现实应用的响应时间。
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公开(公告)号：CN113014659A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110262693.1
申请日：2021-03-11
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提出微服务迁移方法、装置及可读存储介质和电子设备。方法包括：当需要对微服务功能链上的微服务进行边缘服务器迁移时，以微服务功能链的总服务时延小于第一阈值、且发生迁移的每个微服务占用其目标边缘服务器的存储资源值小于该目标边缘服务器的存储资源上限为约束条件，以总迁移成本最低为目标，为微服务器功能链上的各微服务选择目标边缘服务器。本发明实施例实现了微服务功能链的微服务迁移，且，在满足微服务功能链的服务时延的约束条件下，最小化了微服务的迁移与部署成本。
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公开(公告)号：CN107609672B
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN201710687462.9
申请日：2017-08-11
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种支持虚拟车群体智能计算的车联网服务支撑环境，支持部署在网络边缘和网络云端，提供虚拟车和虚拟车群体两种智能计算能力的封装。其中，虚拟车向车联网服务提供对单车智能计算能力的封装，同时屏蔽了其部署位置。虚拟车群体向车联网服务提供对多车群体智能计算能力的封装，同时屏蔽了其具体参与方与控制过程。车联网服务支撑环境具体包括一个支持对车辆、驾驶员和乘客、交通环境数据进行学习和认知的交互认知计算环境，一个支持对虚拟车进行管理的虚拟车运行环境和一个支持对多个虚拟车进行群体智能计算控制的群智计算环境。支持在不涉及用户隐私的前提下，利用多虚拟车群体智能计算实现更个性化、更准确的车联网服务。
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公开(公告)号：CN111158707A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911356986.5
申请日：2019-12-25
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施方式公开了一种边缘计算环境下的卸载方法和装置。确定包含每个卸载任务的初始可行卸载策略的策略集，确定执行该策略集时的第一终端能效；随机选择卸载任务，改变该随机选择的卸载任务的初始可行卸载策略，确定当执行该包含改变后可行卸载策略的策略集时的第二终端能效；基于第一终端能效和第二终端能效的差值生成随机变量，依据随机变量为概率，在策略集中利用改变后可行卸载策略替换初始可行卸载策略；当第一终端能效和第二终端能效的差值的绝对值大于预定的门限值时，返回执行直到第一终端能效和第二终端能效的差值的绝对值小于等于预定的门限值后，再向每个边缘服务器广播策略集。本发明实施方式可以提高终端的能源效率。
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公开(公告)号：CN110688221A
公开(公告)日：2020-01-14
申请号：CN201910846699.6
申请日：2019-09-09
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种边缘计算中面向增强现实应用的动态任务调度方法，该方法包括：根据边缘计算系统经济开销不高于预算上限的约束条件，构造虚拟队列，将虚拟队列稳定作为优化第一目标函数时的约束条件，所述第一目标函数为平均时延；根据李雅普诺夫优化理论，将第一目标函数转化为第二目标函数，通过对第二目标函数取最小值进行优化，并结合注水算法，得到分配到不同边缘节点和公有云的任务量。采用本发明能够有效降低增强现实应用的响应时间。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106708978B
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201611117521.0
申请日：2016-12-07
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/9535
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于二分图的服务推荐方法及装置，所述方法包括：采集每一个目标用户感兴趣的服务；构建每一个目标用户的初始的用户兴趣向量和每一个服务的初始的服务主题向量，其中，用户兴趣向量和服务主题向量均为概率向量；生成以目标用户和服务为顶点的二分图，根据用户兴趣向量和服务主题向量，构建基于二分图的目标函数P；求解目标函数P，以确定每一个用户兴趣向量的元素值和每一个服务主题向量的元素值；根据用户兴趣向量和服务主题向量，对目标用户进行服务推荐。应用本发明实施例，降低了基于二分图的服务推荐计算复杂度，而且模型输出的用户兴趣向量和服务主题向量均为概率向量，便于构建更多基于概率的实际应用。
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公开(公告)号：CN109040214A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810824345.7
申请日：2018-07-25
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请公开了一种云环境下可靠性增强的服务部署方法，该方法首先将复杂服务建模为图模型，图的主节点代表复杂服务的子服务，图的边代表子服务之间数据传输速率，然后依据各子服务自身的特性为各子服务选择对应的可靠性策略，并基于所选择的可靠性策略，为图模型中的各个主节点增加关键点存储节点或冗余节点，进行相应的可靠性增强的服务部署，与此同时，本申请又兼顾了各子服务可靠性保障带来网络资源占用的差异性，从而能够最小化可靠性保障带来的额外网络资源占用。
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公开(公告)号：CN107563543A
公开(公告)日：2018-01-09
申请号：CN201710686872.1
申请日：2017-08-11
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于群体智能的城市交通优化服务方法与系统，包括：首先，基于群体智能对局部交通态势进行模拟，并根据模拟结果和局部交通优化目标选择各车辆的行驶时间和局部交通态势达到平衡的局部调度策略。其次，基于群体智能对全局交通态势进行模拟，并根据模拟结果和全局交通优化目标，选择局部交通态势与全局交通态势达到平衡的全局调度策略。然后，根据群体智能计算的结果对各个参与车辆进行最优路线推荐，以实现城市交通优化服务。最后，根据所提出的方法实现一种基于群体智能的城市交通优化服务系统，该系统包括：车载平台、态势认知系统、群体智能决策与控制系统，目的是提高城市交通优化服务决策的可执行性和有效性。
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公开(公告)号：CN104468728B
公开(公告)日：2017-12-08
申请号：CN201410641813.9
申请日：2014-11-06
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请公开了一种基于信息熵和方差的服务选择方法，首先，基于信息熵理论对每个候选Web服务的N个QoS属性历史记录进行建模，求出每个候选Web服务的信息熵值；其中，N为整数；并根据信息熵值的大小筛选符合条件的Web服务；然后，基于方差理论对筛选出的Web服务计算方差值，并根据方差值的大小筛选出符合条件的Web服务；最后，利用混合整数规划模型从筛选出的Web服务中求出最优的服务组合。应用本申请公开的技术方案，能够准确地选择出最可靠的组合服务，并缩短服务选择的时间开销，同时，本发明具有较高的准确性和较强的实用性，具有很好的推广应用价值。
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公开(公告)号：CN114611689B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202210100881.9
申请日：2022-01-27
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种低精度整型表示下的联邦学习方法，包括：服务器对全局浮点数模型进行初始化，并选择终端；将全局浮点数模型量化为整型的全局整型模型；服务器将全局整型模型发送至终端；终端利用训练数据对获取的全局整型模型进行训练，得到整型的低精度模型；终端将低精度模型传输至服务器；服务器对全局整型模型以及低精度模型反量化，利用反量化后的全局整型模型以及反量化后的低精度模型更新全局浮点数模型；重复上述初始化之后的步骤直至所述全局浮点数模型收敛或达到预设的训练次数；本发明通过设计一个全整型表示的神经网络训练算法解决终端浮点数运算的能耗问题并通过设计一个低精度模型聚合算法解决低精度联邦学习的精度问题。
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