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可重构网络测量系统中,工作流测量构件间迁移的过程是否与规约描述一致,是检验测量构件一致性测试的重要内容。建立了一种基于工作流的构件变迁模型MCTM(Measurement Component Transfer Model),详细阐述了MCTM模型的形式化定义,并基于MCTM模型给出了一种能自动生成遍历所有构件的测试用例生成算法CTBMCTM。实验结果表明,CTBMCTM算法可以准确定位存在问题的构件,与T&GS算法相比,该算法在生成较短测试序列的同时显著缩短了算法的运行时间。 相似文献
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当前网络规模的高速增长带来网络流量复杂度的日益提高,增加了对流量特征精确建模的难度.近年来业界提出使用深度强化学习技术实现网络路由的智能化生成,一定程度上克服了人工进行流量分析和建模的缺点.然而,目前提出的解决方案普遍存在可扩展性差等问题.对此,提出了一种基于牵引控制理论的深度强化学习路由策略生成技术Hierar-DRL,通过引入牵 控制理论并结合深度强化学习的自动策略搜索能力,提高了智能路由算法可扩展性.仿真实验结果表明:所提方案相比当前最优方案的端到端时延最多降低了 28.5%,证明了所提智能路由方案的有效性. 相似文献
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随着网络规模的不断增大以及网络复杂度的不断提高,传统路由算法面对网络流量在时空分布上的剧烈波动难以兼顾计算复杂度和算法效率.近年来,随着软件定义网络和人工智能技术的兴起,基于机器学习的自动路由策略生成逐渐受到关注.本文提出一种基于深度增强学习的智能路由技术SmartPath,通过动态收集网络状态,使用深度增强学习自动生成路由策略,从而保证路由策略能够动态适应网络流量变化.实验结果表明,本文所提出的方案能够不依赖人工流量建模动态更新网络路由,在测试环境下比当前最优方案减少至少10%的平均端到端传输时延. 相似文献
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虚拟网络功能(VNF)容量调整因其能够显著提升网络服务提供过程中的资源利用率而成为研究热点,但该技术在实施时会导致网络能耗的升高。为解决该问题,提出一种面向网络节能的VNF容量调整方法。首先提出一种基于门控循环单元和注意力机制的VNF容量需求预测方法,然后根据VNF容量需求的预测结果,设计了一种基于深度强化学习的VNF容量需求映射方法完成VNF的容量调整,通过集中部署VNF实例和关闭网络中的空闲节点来降低网络能耗。实验结果表明,与经典的ORFA方法相比,所提方法提升了7.72%的资源利用率并降低了10.17%的网络能耗。 相似文献
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通过跨域映射能够为虚拟网提供更多的底层资源,但跨域映射策略也需要对网络运营商的自私性进行考虑。为此,提出一种面向收益最大化的虚拟网跨域映射策略,该策略通过引入域节点的概念来建立虚拟网拓扑分割和本地映射方案的同步求解模型,然后设计了一种基于遗传进化思想的本地映射算法对模型进行求解。仿真实验表明,该策略不但能提高运营商的收益,而且能够有效降低映射所需的开销。 相似文献
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