-
公开(公告)号：CN114330891A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111653724.2
申请日：2021-12-30
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种面向云计算的多目标资源调度方法，涉及云计算场景下的资源调度技术领域；该方法首先统计当前云计算资源中心中每个用户所需的计算资源，根据各个服务提供商提供的计算服务信息，建立初始数据集；之后将云计算场景下资源调度过程中的收益最大化问题转化为两个收益目标函数和多个约束；根据数据集随机生成多个资源调度方方案，并利用建立好的收益目标函数进行评估；使用收益目标函数和参考向量对种群进行优化；在优化过程中，使用分布式估计对当前所有最优方案建立概率模型并进行采样的方法能够大大加快种群收敛的速度，保证种群的收敛性，产生的均匀向量引导种群中的个体向多个方向收敛，保证种群的多样性，通过这些策略来寻找更多适合该问题的方案。
-
公开(公告)号：CN114282537A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202111609226.8
申请日：2021-12-27
Applicant: 东北大学
IPC: G06F40/289 , G06F16/28 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种面向社交文本的级联直线型实体关系抽取方法，采取级联直线型的提取方式，即方法首先检测给定文本中所包含的关系，然后将每个关系视为额外的知识来指导后续的头实体及尾实体的提取过程。本发明的方法还设计了两个解码器，分别是关系解码器和实体解码器，联合使用这两个解码器来提取实体关系三元组。通过本发明的方法不仅可以提高实体对(头实体，尾实体)提取的准确性以及联合提取的性能，还能通过关系优先的级联提取方法自然地解决重叠问题，进而能够为构建知识图谱提供更精准的前提。
-
公开(公告)号：CN113676909A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110816504.0
申请日：2021-07-20
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提出一种5G/B5G环境下的虚拟网络功能通用调度方法，提出了一个VNF通用调度方法来对使用同一个VNF实例对象的不同流量进行合理的调度，从而最大化VNF的利用率，其中包括：首先基于最小加代数理论建立新的服务功能链模型，支持在不同服务链之间共享VNF；其次在服务功能链模型基础上，提出了一种针对VNF的通用调度方法VNF‑S，用于为同时到达的且属于不同服务链的流量分配合理的执行时间片，而且支持对已经分配的、但处于闲置状态的资源进行重新分配，从而最大化VNF的利用率。本发明方法不仅能够提高VNF的利用率、减少网络中部署的VNF实例数量，而且能在极大程度上提高网络资源的利用率，满足5G/B5G环境下巨连接、大流量的应用需求。
-
公开(公告)号：CN113419854A
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202110698428.8
申请日：2021-06-23
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种面向不平衡多目标优化的云资源调度方法，涉及云计算技术领域。该方法首先统计云计算中心中可用的物理机数和需处理的任务数，并估算每台物理机处理各个任务所需要花费的时间；设定调度方案为每个任务仅由一台物理机处理，将每种调度方案用调度矩阵来表示，矩阵中每个元素的取值为1或0；根据所有物理机处理任务花费的时间及调度方案，将云资源调度问题转化为三个目标函数和一个约束函数；采用多目标进化算法对云资源调度问题进行求解，得到当前云资源调度问题的参考解决方案。该方法能够解决云资源调度中不平衡问题，给决策者更好地提供一组解决方案，使决策者能够得到更适合于当前物理机情况和任务情况的解决方案。
-
公开(公告)号：CN111865793B
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202010772253.6
申请日：2020-08-04
IPC: H04L12/721 , H04L12/741 , H04L12/24
Abstract: 本发明公开一种基于功能学习的IPv6网络服务定制化可靠路由系统及方法，属于网络路由管理技术领域，该系统包括服务定制层和数据转发层，其中服务定制层将用户的需求类型进行整合，实现微观上为每个用户进行定制化服务；数据转发层则根据计算得到的服务路径对路由节点中的路由表进行更新，从而使得用户提出需求的业务数据流沿着服务路径进行传输。本发明面向巨大的用户业务需求量，基于功能学习的服务定制可以有效保证业务传输的性能可靠性和连通可靠性，具有重大的实用意义。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113050422A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110254680.X
申请日：2021-03-09
Applicant: 东北大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种基于maximin函数多目标优化算法的多机器人调度方法，涉及多机器人调度技术领域。该方法首先将多机器人任务调度问题转化为四个目标函数，并获取仓库内任务清单和机器人所处位置情况，建造数据集；根据数据集创建新型的组合染色体模型；利用maximin函数对种群中的个体进行评估，确定下一代种群的选择范围；通过maximin函数和逐一选择策略对种群进行优化；针对组合染色体模型的顺序交叉操作和单点变异操作也为种群迭代提供了更快的收敛速度；在优化过程中通过逐一选择策略改善种群中解的收敛性和多样性；通过小生境技术提供了更进一步的选择方案，实现更深入地寻找了更适合多机器人调度问题的方案。
-
公开(公告)号：CN112491619A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011366760.6
申请日：2020-11-25
Applicant: 东北大学
IPC: H04L12/24 , H04L12/721 , H04L12/751
Abstract: 本发明公开了一种基于SDN的服务定制网络资源自适应分配技术，设计了基于SDN的服务定制网络资源分配机制的系统框架，主要包括拓扑管理、资源监测、服务定制和路由管理模块，并详细说明了各个模块的功能。针对网络状态动态变化的特点，设计了自适应机制，根据检测到的网络资源状况进行自适应调整，以提高网络资源利用率并适应用户更细粒度的需求情形，提高网络资源利用率，改善体验质量，实现整个网络的优化。本发明方法能够降低丢包率，提高带宽利用率，减少时间开销，提高网络资源利用率。
-
公开(公告)号：CN110011999B
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN201910249082.6
申请日：2019-03-29
Applicant: 东北大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的IPv6网络DDoS攻击检测系统及方法，其系统包括数据采集模块、DDoS攻击检测控制模块与响应模块；所述数据采集模块用于完成流量的拦截、采集、储存；所述DDoS攻击检测控制模块通过感知测量对当前网络流量进行监控并在其预检测子模块发现疑似DDoS攻击流量后进行数据处理和深度检测；所述响应模块用于根据检测模块的结果对IP地址黑名单进行管理从而拦截攻击流量，本发明有较好的适配力和变通力，当部署节点发生移动时，针对改变的网络状态可重新进行学习。在不干扰正常流量处理与转发的情况下能寻找可疑攻击并通过深度学习对网络流量中的DDoS攻击进行检测，不但能对已有类型的攻击进行检测，并且能对未知类型的攻击进行预测。
-
公开(公告)号：CN105007225A
公开(公告)日：2015-10-28
申请号：CN201510467842.2
申请日：2015-07-31
Applicant: 东北大学
IPC: H04L12/751
Abstract: 一种网络动态拓扑控制系统及方法，属于网络技术领域。本发明提出动态拓扑控制系统，包括链路信息收集模块、流量预测模块、智能决策模块和拓扑更新模块。该系统首先通过链路信息收集模块收集链路流量信息和拓扑改变信息，然后进行流量预测和时间预测，并将预测信息和拓扑改变信息发送至智能决策模块，结合路径反馈机制和混合蛙跳算法来进行休眠唤醒决策，选出最优休眠链路和路由器，并对拓扑改变做相应的处理。动态拓扑控制系统能够对网络拓扑的动态变化进行管理，网络正常运行，节能效果良好。
-
公开(公告)号：CN102137313B
公开(公告)日：2013-06-19
申请号：CN201110109800.3
申请日：2011-04-29
Applicant: 东北大学
IPC: H04L12/803 , H04L12/18 , H04Q11/00 , H04J14/02
Abstract: 本发明提供一种WDM光网络中的基于子树的多播业务量疏导方法，属于网络通讯技术领域，该方法包括初始化、寻找最优子树、用该子树进行疏导、添加子树、新建子树、分配资源、释放相应的资源；本发明在考虑多个约束的情况下，用网络中已有的光树和光路进行业务疏导，适用的范围更广，对WDM光网络中的网络节点的功能要求低，相比基于虚拓扑的业务量疏导方法不需要网络节点具有很强的动态配置业务量疏导能力，需要的节点结构想对简单。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
101
records
(took 0.043 seconds)
