面向多租户网络资源分配的博弈优化策略

为了应对5G及未来网络中用户间差异化的服务需求,改善多租户网络切片资源利用率低和部署成本高的问题,提出一种基于多租户网络资源分配的博弈优化策略。在多租户网络中,网络切片租户（NSTs）租用基础设施提供商基站的无线频谱资源,将接入服务切片构建为网络切片即服务,为用户提供网络接入服务。将NSTs和用户的关系建模为一个多主多从的Stackelberg博弈,引入切片流行度和服务命中率指标,建立博弈双方的策略空间和收益函数,并证明NSTs的切片订购策略存在唯一的纳什均衡。通过逆向归纳法分析博弈模型,提出一种分布式迭代算法求得用户的最优吞吐量需求以及NSTs的最优切片定价。仿真结果表明,与传统考虑切片资源分配的优化策略对比,基于多租户网络资源分配的博弈优化策略能够有效提高资源利用率和用户满意度,并降低切片部署能耗,较好地实现频谱带宽资源的合理分配。     

基于特征选择的VNF资源需求预测方法

针对在网络切片场景下以往的VNF(虚拟网络功能)资源分配策略无法满足动态的资源需求,很容易导致资源分配不足或过度分配的问题,提出了一种基于两阶段算法(two-stage algorithm,TSA)的VNF资源需求预测方法.该方法首先基于数据特征筛选出与预测目标高度相关的候选特征集,然后利用贪婪式前向搜索策略对候选特征集进一步筛选获得最优特征集,最终训练出不同类型的预测模型.仿真结果表明,基于该方法所训练的模型可以获得更好的预测性能,同时该方法的可扩展性较好,训练好的模型可以直接集成到现有的VNF部署算法中应用.     

基于改进BN模型的网络切片安全部署方法

为了满足5G垂直用户对于网络切片部署时细粒度安全隔离需求,同时兼顾用户的隔离需求和提高资源利用率,提出了一种基于改进BN模型的网络切片安全部署方法。首先提出了一种双层BN模型的网络切片部署架构,基于SBA（service based architecture）设计了虚拟机容器的双层虚拟化架构,将网络切片根据其所属用户的隔离需求分配利益冲突类标签,基于改进的BN模型部署规则确定网络切片的隔离部署策略;然后将该部署方法建立为整数线性规划模型,并将部署成本作为目标函数,通过最小化目标函数实现低成本部署网络切片;最后使用遗传算法对该问题仿真求解。实验结果表明,该安全部署方法在满足网络切片安全隔离需求的前提下降低了部署成本。     

基于帕累托最优的云资源调度研究

针对在云环境中,服务资源在各用户间难以实现最优动态分配的问题,利用帕累托最优理论与粒子群优化算法相互结合应用于云计算模型中,对各种服务资源的效用进行最优化配置,最终使资源利用率达到一个最优的状态。通过CloudSim对云服务资源调度进行仿真实验,结果表明,采用帕累托最优算法优化后的云计算模型具有更好的系统性能,使得资源的调度和配置达到最优。     

智能电网中两阶段网络切片资源分配技术

为满足网络切片在智能电网中的多样化需求,提出了一个在智能电网中基于云-边协同的切片资源分配模型.为优化网络切片分配,提出一种两阶段的切片分配模型:在第一阶段中,以用户体验最优为目标,建立了本地边缘网络的资源分配问题的优化模型,并采用拉格朗日乘子法对此最优问题进行了求解;在第二阶段中,首先将网络切片资源分配系统建模成Ma...     

基于SDN网络的安全设备路由研究

SDN（Software Defined Networking,软件定义网络）是一种新型的网络架构,是网络实现自动化部署灵活管理的一个重要方式。SDN技术将网络的数据平面和控制平面相分离,从而实现了网络流量的灵活控制。因此,基于SDN技术提出了一种基于SDN网络的安全设备路由模型,该模型结合改进的内嵌式安全设备最短路由算法和旁路式最短路由算法及神经网络最短路由算法,得到一种高效的安全设备路由策略,并且在此基础上构建了一个网络安全服务调度系统,能够在安全设备混合部署的复杂网络环境中,按用户需求提供个性化的安全服务;同时,通过计算较低网络成本的最短安全路径,提高了网络的路由效率和资源利用率。     

一种分布式VOD系统的方案设计

视频点播(VOD)是目前广受网络用户欢迎的应用服务,而节目调度问题始终是VOD系统方案设计和实现中的一个重要问题。该文针对互联网的用户点播特点,从用户行为和节目流行度入手,详尽分析了系统体系和用户点播流程。通过改进基于流行度的节目调度策略,采用每个节目不同片段分块备份存储和不同时间实时调度相结合的方案。实验表明,该方案的边缘Server资源利用率较高,系统能达到较好的服务性能。     

云计算中一种多DAG工作流可抢占式调度策略

为解决多用户工作流调度过程中的公平性问题,提高资源利用率,满足不同用户DAG工作流的不同QoS需求,提出了抢占式多DAG工作流动态调度模型。该算法将DAG工作流按照QoS需求进行优先级划分,采用高优先级作业优先占有资源的原则调度作业。相同优先级DAG工作流的任务依据带有启发性信息的slowdown进行资源抢占,进一步提高了作业调度的公平性;对于不同优先级的作业调度,提出了基于阈值的回填算法,该算法在保证作业调度公平的同时提高了资源利用率。     

基于云计算神经网络物流车辆调度算法研究

研究了物流车辆调度优化问题。针对云计算下任务调度算法没有考虑调度的服务质量和用户满意度的问题,特别是在物流任务调度问题中存在复杂的计算网络,造成计算率降低,为了解决上述问题,提出了一种新的有关云计算和神经网络相结合的物流作业调度算法。算法充分考虑了调度的服务质量以及用户满意度,建立一个参数化的处理模型,计算用户在各个资源上的综合满意度,再将任务分配到满足用户需求和使系统资源达到均衡的资源上执行,最后采用改进的神经网络进行优化车辆调度。实验结果表明,改进算法不仅能满足用户的多种需求,提高了用户的满意度,同时也提高了资源调度率和系统资源的利用率。     

基于改进蚁群算法的遥感信息处理负载均衡任务调度算法研究

遥感信息服务链动态构建技术是根据用户提出的航天信息需求,以及用户0终端行为感知后形成的主动推送需求,将遥感信息获取与处理作为一种服务对待,利用服务组合与优化,动态构建服务链,实现网络环境下的信息资源按需聚合与高效协同,以满足对"端"的遥感信息支援应用需求;文章首先研究了蚁群算法和模拟退火算法在遥感信息处理计算节点任务上的调度原理,并分析了上述传统算法在得出最优解之前会出现的问题;基于蚁群算法并结合其他启发式算法的优点,提出了一种基于改进蚁群算法的负载均衡任务调度算法,完成了遥感信息多任务处理服务链的计算任务分配,提升了天基信息处理系统整体的计算效率;最后通过仿真实验验证了算法的有效性.     

多域网络中基于域间时延博弈的端到端动态协同切片方法

针对多域网络中的切片存在域间时延不均的问题,提出了一种基于域间时延博弈的端到端动态协同切片方法（inter-domain dynamic game algorithm,IDGA）。采用博弈论方法将端到端时延约束分配到不同的网络域,通过在域内部署切片来获得相应的博弈收益,采用DDPG算法不断更新博弈策略,最终得到最佳的时延分配比例和切片部署方案。实验表明,该算法与传统的静态分配算法对比有明显优势,与经验迭代的DSDP方法以及DQN-SNAF算法相比,IDGA算法在100个切片请求下,切片部署成功率分别提高了8%和3%左右,同时节点资源利用率提高了5.75%和1.96%左右,在降低部署成本方面也有显著优势。     

基于可靠性的5G-低轨星座网络切片映射算法

随着国家天地一体化信息网络重大项目的 推进,5G-低轨星座网络切片的可靠映射成为业内的研究热点.在基于软件定义网络(software-defined network,SDN)和网络功能虚拟化(network function virtualization,NFV)的5G-低轨星座集成网络架构下,将5G-低轨星座网络切片的可靠映射问题建模为一个混合整数线性规划问题.在此基础上,研究了切片请求的资源编排,进而提出了基于广度优先搜索的可靠映射算法.该算法综合考虑切片请求的可靠性阈值及虚拟网络功能(virtual network function,VNF)的资源需求,在虚拟网络映射中根据节点的可靠重要度对节点进行排序.仿真结果表明,该算法在满足可靠性阈值约束的条件下,能够最大化收益开销比,提高虚拟网络映射成功率,在切片可靠性及接受率等方面优于对比算法.     

基于粒子群优化算法的5G网络切片功能迁移机制

在5G的多应用场景中,数据流量经常出现剧增的情况,网络切片中虚拟机资源可能无法满足用户正常需求。鉴于此,提出了一种以负载均衡为目标的网络切片功能迁移机制。该机制基于粒子群优化算法,将虚拟机模拟成粒子,每次迁移过程中,将所有的粒子分成若干个子群,在群内和群间同时应用粒子群优化算法,参照历史最优解和当前全局最优解更新粒子位置,通过选取标记因子较小的粒子实时比较合适度等参数确定最佳目标粒子,完成迁移过程,该机制既提高了收敛速度,又提高了算法精度。通过与其他迁移方法比较,结果表明,所提迁移机制具有精度高、收敛快的优点,并能提升资源的使用效率,降低了数据中心的能耗,具有较好的自适应性。     

一种面向对象程序的过程间切片算法

程序切片是一种程序分析技术，它通过把程序减少到只包含与某个特定计算相关的那些语句来分析程序，过程间切片作为图形可达性问题时，需要扩展过程内切片所用的程序依赖图（PDG）成系统依赖图（SDG），然后利用两阶段图形可达性算法计算比较精确的切片，目前程序切片技术的研究以面向对象程序切片为主，文中讨论了一种合适面向对象程序的分层切片方法，并综合分层切片方法和两阶段图形可达性算法提出了一种简化的计算面向对象程序过程间切片的算法。     

5G超密集异构网络带内无线回传资源分配方案

为实现5G超密集异构网络中无线回传链路和接入链路之间的最优资源分配,研究多用户场景下双层异构网络的联合用户调度和功率分配问题,在队列稳定和无线回传资源有限的情况下,综合考虑用户调度、功率分配和干扰控制等因素,对带内无线回传的最优资源分配问题进行数学建模并求解,基于李雅普诺夫优化理论提出联合用户调度和功率分配的优化算法。将优化问题解耦为网络内各个用户的调度以及宏基站和小基站的功率分配过程,采用MOSEK求解器和二分类方法获得用户调度向量,利用拉格朗日乘子法求解功率分配问题,并通过队列的时刻更新过程实现最优资源分配。仿真结果表明,在多用户场景下,该方案能够有效提升网络总吞吐量以及网络效用,并且毫米波频段的通信性能优于传统蜂窝网络频段。     

基于深度强化学习的智能电网RAN切片策略

随着智能电网的不断发展,电力服务种类的多样化引出了不同的服务需求.5G中的网络切片技术,可以为智能电网提供虚拟化无线专用网络,以应对智能电网安全性、可靠性、时延性等方面的诸多挑战.考虑到智能电网的差异化服务特性,本文旨在使用深度强化学习(DRL)来解决智能电网的无线接入网(RAN)切片的资源分配问题.文章首先回顾了智能电网的背景以及网络切片技术的相关研究,随后分析了智能电网的RAN切片模型,并且提出了一种基于DRL的切片分配策略.仿真表明,本文所提出的算法能够在降低成本的同时,最大限度地满足智能电网在RAN侧的资源分配需求.