公开(公告)号：CN118945119A

公开(公告)日：2024-11-12

申请号：CN202410810133.9

申请日：2024-06-21

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 张振江 ,  王文晖 ,  赵颖斯 ,  沈波 ,  于子航 ,  李延一

IPC: H04L47/2441 ,  G06F18/241 ,  G06N3/047 ,  G06N3/092 ,  H04L47/2425 ,  H04L47/80 ,  H04W4/44 ,  H04W72/566 ,  H04L67/12 ,  G08G1/01

Abstract: 本发明公开了一种基于概率神经网络和强化学习的车联网数据分级分类方法，属于车联网数据分级分类领域，包括以下步骤：S1、获取车联网情景下的数据样本，建立样本数据集；S2、根据建立的样本数据集，计算每个路侧的路况向量；S3、在每个路侧中部署智能体，每个智能体根据自身以及相邻路侧的路况向量做出决策；S4、使用概率神经网络对样本数据集中的数据进行排序；S5、排序后的数据根据智能体的决策进行数据上传，实现车联网数据的分级分类。本发明采用上述的一种基于概率神经网络和强化学习的车联网数据分级分类方法，不仅可以结合实际情况对车联网数据进行分级分类，同时能够更好的分配宽带资源，并保证紧急的数据优先上传到云端。

公开(公告)号：CN116527522A

公开(公告)日：2023-08-01

申请号：CN202310522723.7

申请日：2023-05-10

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 张振江 ,  于子航 ,  张阳 ,  赵颖斯 ,  刘赛

IPC: H04L41/40 ,  H04L41/122 ,  H04L41/16 ,  G06N3/126

Abstract: 本发明提供一种基于延迟优化编排算法的服务功能链部署方法及系统，属于通信技术领域，构建VNF优化部署模型；引入最大可调度连续VNF数MSN的指标，结合遗传算法，求解VNF优化部署模型，获得最优的当前待部署VNF；获取到根据当前待部署VNF计算出的MSN值后，选择MSN值最大的主机节点作为目标主机，部署从当前VNF后共MSN个主机至目标主机，直至该条SFC部署完毕。本发明构建了容器化环境下SFC编排模型，将SFC编排建模成多目标优化问题，分析容器化NFV平台上网络拓扑存在的近似性质；采用分阶段决策方式处理每个SFC请求，并在每个阶段选择可容纳连续VNF数最多的物理主机，并结合GA遗传算法来完成服务编排，减少了SFC跨主机数目，有效降低了跨主机产生的网络延迟。