公开(公告)号：CN119902856A

公开(公告)日：2025-04-29

申请号：CN202411990998.4

申请日：2024-12-31

Applicant: 福州大学

Inventor： 陈哲毅 ,  文佳 ,  池梦莉 ,  吴舒霞 ,  张俊杰

IPC: G06F9/455 ,  G06F9/50 ,  G06F16/16 ,  G06F16/182 ,  G06F16/188 ,  G06N3/126

Abstract: 本发明提出基于多目标优化的大规模Hadoop集群虚拟机放置方法，Hadoop集群的系统模型包含多个机架，每个机架内配置多个物理机PMs，每个物理机上运行着多个虚拟机VMs；Hadoop集群通过交换机进行数据块传输与文件副本复制，从而实现跨机架的数据同步与负载均衡；Hadoop集群的系统模型的优化目标为最小化Hadoop集群的能耗、资源浪费和文件访问延迟的加权之和，优化目标采用的方法使用由虚拟机染色体和块染色体组成的可变长度的染色体结构，该染色体结构用于表述放置虚拟机和数据块副本的位置，染色体结构使用交叉与变异操作，以增强虚拟机放置过程资源配置的解空间探索的多样性；本发明充分考虑Hadoop集群运行过程资源需求的动态变化，能确保Hadoop集群在高负载情况下保持良好性能。

公开(公告)号：CN117880852A

公开(公告)日：2024-04-12

申请号：CN202410057645.2

申请日：2024-01-16

Applicant: 福州大学

Inventor： 陈哲毅 ,  黄思进 ,  文佳

IPC: H04W24/02 ,  H04W4/50 ,  H04W28/16 ,  H04W28/24 ,  H04W4/44 ,  G06F9/50

Abstract: 本发明提供了一种面向边缘车联网系统的智能服务迁移方法，包括以下步骤：（1）DRL智能体根据所有车辆的相关信息，生成服务迁移决策；（2）MEC控制器根据服务迁移决策，完成服务实例的迁移；（3）MEC服务器根据服务迁移决策，接收或转发任务请求到车辆对应的服务实例进行处理；（4）MEC服务器基于凸优化理论，为现有机器上正在运行的服务实例分配计算资源以支持其并行运行；（5）在服务迁移过程中，记录各个时隙的状态、采取的动作、获得的奖励以及转入的新状态，根据以上信息，DRL智能体会生成相应的服务迁移决策。应用本技术方案可有效解决了模型在动态多变边缘车联网环境中自适应能力不足的问题。

公开(公告)号：CN117202265A

公开(公告)日：2023-12-08

申请号：CN202311287891.9

申请日：2023-10-08

Applicant: 福州大学

Inventor： 陈哲毅 ,  黄思进 ,  刘浩 ,  文佳 ,  曾旺

IPC: H04W28/084 ,  H04W4/40 ,  H04L67/10

Abstract: 本发明提出一种边缘环境下基于DQN的服务迁移方法。以探索最优服务迁移策略。其中，所提出的DQNSM方法通过设置经验回放池和目标网络以达到更快的收敛速度和更好的收敛效果。基于城市实际车辆轨迹数据集，大量仿真实验验证了本发明所提出的DQNSM方法的可行性和有效性。与4种基准方法相比，DQNSM能快速做出服务迁移决策，在不同的MEC环境参数设置下，均能取得最好的效果。