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公开(公告)号：CN119766736A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202510273511.9
申请日：2025-03-10
Applicant: 之江实验室
IPC: H04L47/125 , H04L47/127 , H04L47/783 , H04L47/70 , H04L47/83 , H04L47/52 , H04L47/625 , G06N3/045 , G06N3/0499 , G06N3/092
Abstract: 本申请公开了一种网络拥塞控制方法、系统、装置及介质，该方法包括：将用于表征网络集群当前网络运行状态的状态向量和用于指导带宽资源分配的历史动作向量，输入基于语义理解与强化学习的目标模型，以获取目标动作向量。将目标动作向量发送给网络集群中各个端侧网卡，以控制端侧网卡根据目标动作向量对应的带宽分配策略进行数据传输。由此，根据不同的网络状态和历史动作决策，动态调整流量调度策略，提升资源利用率。此外，通过语义理解模型提取状态向量和历史动作向量中的语义信息，并利用提取的信息指导强化学习模型的智能决策过程，即，通过目标模型生成的目标动作向量指导带宽资源分配，实现主动预测和规避网络拥塞风险。
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公开(公告)号：CN118802572A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411290331.3
申请日：2024-09-14
Applicant: 之江实验室
IPC: H04L41/14 , H04L41/147
Abstract: 本发明公开了一种支持网络多模态共生演化的系统及方法，包括：网络模态演化决策子系统：根据业务需求选择承载业务的网络模态，并确定网络模态是否需要演化或者产生新的网络模态决策；网络模态智能生成子系统：对所述选择的网络模态进行全局规划，确定部署拓扑，并监测网络模态服务质量；网络模态共生平台子系统：根据所述部署拓扑将网络模态实例化在网络资源上，对多种网络模态进行混合调度。本发明针对数字化时代垂直行业的应用多样化需求，建立支持网络多模态共生演化的系统及方法，为多样化网络模态的兼容并蓄、共融共生发展提供理论支撑。
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公开(公告)号：CN119420659A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202510013310.5
申请日：2025-01-06
Applicant: 之江实验室
IPC: H04L41/142 , H04L47/125
Abstract: 本发明公开了一种多模态网络环境下网络模态共存的优化部署方法，属于多模态智慧网络领域。本方法包括：将网络模态的部署问题建模为0‑1整数规划问题，综合考虑多模态网元资源、链路资源和流量转发延迟等关键约束，以保证用户服务质量；同时，通过联合路由优化，确保每种网络模态的连通性；针对原问题的非凸性，本发明将其转换为等价的0‑1整数线性规划问题，并设计了一种基于随机舍入的网络模态部署与路由选择算法；该算法能够在有限资源条件下实现网络模态的高效部署，并保证网络性能。本发明所提出的方法有效降低了链路负载，并在保障服务质量的前提下提高了网络资源的利用率。
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公开(公告)号：CN117319287B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311585505.4
申请日：2023-11-27
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于多智能体强化学习的网络可扩展路由方法与系统，通过PageRank算法对网络节点重要性进行建模，并选取网络中的关键节点，然后在若干个关键网络节点上训练Actor网络，在SDN控制器上训练Critic网络，基于多智能体强化学习进行网络流量的逐跳路由，实现大型数据中心网络的可扩展路由。通过本发明既提升了路由方案的稳定性又降低了大型网络中路由寻优的复杂度；同时不需要传统监督学习方法中的带标签的样本，通过与环境反复交互获得实时反馈的样本，以指导模型的迭代和优化；奖励函数的设计综合考虑了网络链路的吞吐量、时延和丢包率，通过多种指标加权指导多智能体生成最优的流量路由策略。
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公开(公告)号：CN118646521B
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411116115.7
申请日：2024-08-14
Applicant: 之江实验室
IPC: H04L1/00 , H04L43/0876 , H04L47/2475
Abstract: 本说明书公开了一种数据传输方法及装置。所述方法包括：接收针对目标应用的模态调整请求，根据模态调整请求，采集预设时间内的历史流量数据，确定历史流量数据中的每条数据流对应的应用的应用信息，以确定目标应用的第一特征。然后，根据获取到的目标应用对应的历史资源信息，确定目标应用的第二特征。获取各候选模态，根据第一特征和第二特征，从各候选模态中匹配出适合目标应用的目标模态。再根据目标模态，执行数据传输任务。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118802572B
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411290331.3
申请日：2024-09-14
Applicant: 之江实验室
IPC: H04L41/14 , H04L41/147
Abstract: 本发明公开了一种支持网络多模态共生演化的系统及方法，包括：网络模态演化决策子系统：根据业务需求选择承载业务的网络模态，并确定网络模态是否需要演化或者产生新的网络模态决策；网络模态智能生成子系统：对所述选择的网络模态进行全局规划，确定部署拓扑，并监测网络模态服务质量；网络模态共生平台子系统：根据所述部署拓扑将网络模态实例化在网络资源上，对多种网络模态进行混合调度。本发明针对数字化时代垂直行业的应用多样化需求，建立支持网络多模态共生演化的系统及方法，为多样化网络模态的兼容并蓄、共融共生发展提供理论支撑。
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公开(公告)号：CN118646521A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202411116115.7
申请日：2024-08-14
Applicant: 之江实验室
IPC: H04L1/00 , H04L43/0876 , H04L47/2475
Abstract: 本说明书公开了一种数据传输方法及装置。所述方法包括：接收针对目标应用的模态调整请求，根据模态调整请求，采集预设时间内的历史流量数据，确定历史流量数据中的每条数据流对应的应用的应用信息，以确定目标应用的第一特征。然后，根据获取到的目标应用对应的历史资源信息，确定目标应用的第二特征。获取各候选模态，根据第一特征和第二特征，从各候选模态中匹配出适合目标应用的目标模态。再根据目标模态，执行数据传输任务。
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公开(公告)号：CN117692330A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311619503.2
申请日：2023-11-29
Applicant: 之江实验室
IPC: H04L41/0823 , H04L41/147 , H04L41/16 , H04L47/2483 , H04L47/125
Abstract: 本申请涉及一种服务功能链重配置方法、装置及计算机设备。所述方法包括：获取可编程网络的数据平面中的历史流量信息，以及至少两个可编程交换机的历史负载信息和资源信息；从历史流量信息中提取流量特征，从历史负载信息和所述资源信息中提取交换机特征；将流量特征和交换机特征输入至已训练的深度神经网络进行网络预测处理，并输出网络预测结果；基于网络预测结果，利用可编程交换机在可编程网络的数据平面部署服务功能链。采用本方法，针对不同类别的信息，设计多级特征提取模型，提高了特征提取的有效性与准确性；提前部署网络功能以满足服务链功能要求，降低可编程交换机重配置延迟，避免高延迟对网络服务质量的影响，提升重配置速率。
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公开(公告)号：CN119420659B
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202510013310.5
申请日：2025-01-06
Applicant: 之江实验室
IPC: H04L41/142 , H04L47/125
Abstract: 本发明公开了一种多模态网络环境下网络模态共存的优化部署方法，属于多模态智慧网络领域。本方法包括：将网络模态的部署问题建模为0‑1整数规划问题，综合考虑多模态网元资源、链路资源和流量转发延迟等关键约束，以保证用户服务质量；同时，通过联合路由优化，确保每种网络模态的连通性；针对原问题的非凸性，本发明将其转换为等价的0‑1整数线性规划问题，并设计了一种基于随机舍入的网络模态部署与路由选择算法；该算法能够在有限资源条件下实现网络模态的高效部署，并保证网络性能。本发明所提出的方法有效降低了链路负载，并在保障服务质量的前提下提高了网络资源的利用率。
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公开(公告)号：CN117319287A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311585505.4
申请日：2023-11-27
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于多智能体强化学习的网络可扩展路由方法与系统，通过PageRank算法对网络节点重要性进行建模，并选取网络中的关键节点，然后在若干个关键网络节点上训练Actor网络，在SDN控制器上训练Critic网络，基于多智能体强化学习进行网络流量的逐跳路由，实现大型数据中心网络的可扩展路由。通过本发明既提升了路由方案的稳定性又降低了大型网络中路由寻优的复杂度；同时不需要传统监督学习方法中的带标签的样本，通过与环境反复交互获得实时反馈的样本，以指导模型的迭代和优化；奖励函数的设计综合考虑了网络链路的吞吐量、时延和丢包率，通过多种指标加权指导多智能体生成最优的流量路由策略。
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