公开(公告)号：CN118368643B

公开(公告)日：2024-09-24

申请号：CN202410790578.5

申请日：2024-06-19

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 窦海娥 ,  鲍禹丞 ,  王磊 ,  刘陈 ,  李飞 ,  康彬 ,  夏志杰

IPC: H04W24/02 ,  H04W4/40 ,  H04W28/02 ,  G06N3/006

Abstract: 本发明公开了一种面向车联网网络切片的效用最大化资源分配方法，针对车联网系统下的车辆业务资源分配问题，结合网络切片技术，考虑到不同车联网业务速率、时延以及车辆移动性对于网络效用的影响，以最大化网络效用为目标，构建了一种基于车联网系统的网络切片资源分配模型。提出了一种基于动态记忆库的双Sigmoid函数粒子群优化算法（MBDS‑PSO），增强了算法的全局和局部搜索能力，降低了算法求解结果的标准差，解决了传统粒子群算法以及一些改进算法对于前后期搜索能力过渡不平滑等问题，实现了在相同时间复杂度下缩短算法运算时间的同时能够在资源分配过程中为系统带来更高的网络效用。

公开(公告)号：CN118368643A

公开(公告)日：2024-07-19

申请号：CN202410790578.5

申请日：2024-06-19

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 窦海娥 ,  鲍禹丞 ,  王磊 ,  刘陈 ,  李飞 ,  康彬 ,  夏志杰

IPC: H04W24/02 ,  H04W4/40 ,  H04W28/02 ,  G06N3/006

Abstract: 本发明公开了一种面向车联网网络切片的效用最大化资源分配方法，针对车联网系统下的车辆业务资源分配问题，结合网络切片技术，考虑到不同车联网业务速率、时延以及车辆移动性对于网络效用的影响，以最大化网络效用为目标，构建了一种基于车联网系统的网络切片资源分配模型。提出了一种基于动态记忆库的双Sigmoid函数粒子群优化算法（MBDS‑PSO），增强了算法的全局和局部搜索能力，降低了算法求解结果的标准差，解决了传统粒子群算法以及一些改进算法对于前后期搜索能力过渡不平滑等问题，实现了在相同时间复杂度下缩短算法运算时间的同时能够在资源分配过程中为系统带来更高的网络效用。