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公开(公告)号：CN114945004B
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202210563690.6
申请日：2022-05-23
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: H04L47/27 , H04L43/0852 , H04L43/0882 , H04L43/0894 , H04L41/16
Abstract: 本发明提供一种拥塞控制方法、装置、电子设备及存储介质，首先收集目标网络在当前时刻的性能指标；进而以发送速率等于瓶颈带宽、拥塞窗口大小等于时延带宽积为目标，通过网络模型对性能指标进行检测，获得目标网络由当前时刻至下一时刻的动作参数；最后按照所述动作参数对目标网络在当前时刻的网络流量进行调整。由于性能指标用于表征目标网络在当前时刻的网络状态、且网络模型是BBR拥塞控制算法与基于transformer的深度强化学习算法的智能体，因此本发明可以将BBR拥塞控制算法与基于transformer的深度强化学习算法相结合，很好的发挥BBR拥塞控制机制相对于传统基于丢包的拥塞控制机制的优势，指导网络模型向网络所需要的方向发展。
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公开(公告)号：CN114945004A
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202210563690.6
申请日：2022-05-23
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: H04L47/27 , H04L43/0852 , H04L43/0882 , H04L43/0894 , H04L41/16
Abstract: 本发明提供一种拥塞控制方法、装置、电子设备及存储介质，首先收集目标网络在当前时刻的性能指标；进而以发送速率等于瓶颈带宽、拥塞窗口大小等于时延带宽积为目标，通过网络模型对性能指标进行检测，获得目标网络由当前时刻至下一时刻的动作参数；最后按照所述动作参数对目标网络在当前时刻的网络流量进行调整。由于性能指标用于表征目标网络在当前时刻的网络状态、且网络模型是BBR拥塞控制算法与基于transformer的深度强化学习算法的智能体，因此本发明可以将BBR拥塞控制算法与基于transformer的深度强化学习算法相结合，很好的发挥BBR拥塞控制机制相对于传统基于丢包的拥塞控制机制的优势，指导网络模型向网络所需要的方向发展。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113489654A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110764128.5
申请日：2021-07-06
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: H04L12/803 , H04L12/751 , H04L12/26 , H04L12/24 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供了一种路由选择方法、装置、电子设备及存储介质，该方法中，在训练得到图神经网络模型的基础上，将所述目标网络拓扑结构、所述目标路由方案及所述目标网络流量输入到图神经网络模型，得到所述图神经网络模型输出的所述目标路由方案中每条链路中节点之间的网络延迟，保证能针对网络拓扑的改变和网络流量的波动进行网络延迟的准确预测，在此基础上，所述目标路由方案中每条链路中节点之间的网络延迟输入到深度强化学习网络模型，得到所述深度强化学习网络模型输出的每个所述节点作为每个下一跳节点的动作价值，实现实时根据网络延迟得到路由方案，提升路由性能的稳定性。
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公开(公告)号：CN113489654B
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202110764128.5
申请日：2021-07-06
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: H04L47/125 , H04L45/02 , H04L41/12 , H04L41/147 , H04L43/0852 , G06N3/0499 , G06N3/092
Abstract: 本申请提供了一种路由选择方法、装置、电子设备及存储介质，该方法中，在训练得到图神经网络模型的基础上，将所述目标网络拓扑结构、所述目标路由方案及所述目标网络流量输入到图神经网络模型，得到所述图神经网络模型输出的所述目标路由方案中每条链路中节点之间的网络延迟，保证能针对网络拓扑的改变和网络流量的波动进行网络延迟的准确预测，在此基础上，所述目标路由方案中每条链路中节点之间的网络延迟输入到深度强化学习网络模型，得到所述深度强化学习网络模型输出的每个所述节点作为每个下一跳节点的动作价值，实现实时根据网络延迟得到路由方案，提升路由性能的稳定(56)对比文件肖扬;吴家威;李鉴学;刘军.一种基于深度强化学习的动态路由算法.信息通信技术与政策.2020,(09),全文.
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公开(公告)号：CN117155943A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202210561363.7
申请日：2022-05-23
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司
Inventor： 李温静 , 张楠 , 谢可 , 王思宁 , 胡州明 , 祝文军 , 王文升 , 郭文静 , 刘玉民 , 高丽媛 , 肖钧浩 , 梅昕苏 , 诸金洪 , 李炎 , 杨成 , 王佳楠 , 薛天天
IPC: H04L67/1023 , H04L67/10 , G06F9/50
Abstract: 本申请提供了一种计算资源分配方法、装置、设备和介质，方法包括：获取待处理的计算任务和计算节点集合中每个计算节点分别与主节点的信道信息，并将计算任务拆分为多个子任务；构建包含计算节点的速率和能耗成本的综合效能函数；根据多个子任务和计算节点集合中每个计算节点分别与主节点的信道信息，以综合效能函数的函数值最大为目标对综合效能函数进行优化，以在优化过程中得到计算节点集合中的目标计算节点和目标计算节点的速率；基于目标计算节点的速率，将多个子任务分别对应的任务数据分配给目标计算节点，以使目标计算节点对多个子任务分别对应的任务数据进行计算，并返回计算结果。本申请的计算资源分配更合理，计算效益更高。
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公开(公告)号：CN114153619A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111533902.8
申请日：2021-12-15
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种电力物联网的边缘计算缓存方法，通过模糊神经网络模型根据待添加数据的属性信息确定对应的缓存决策优先级，之后基于缓存决策优先级替换缓存中的数据。利用模糊计算可以更好地自适应地调整不同的内容属性及影响因素，可以根据选择好的因素选择更优先的内容进行缓存。神经网络具有较强的自学习能力和联想功能能力，人工干预少，精度较高。利用模糊神经网络模型实现动态自适应的边缘计算缓存决策，考虑了电力物联网中边缘计算缓存的影响特征，可以实现动态自适应的调整内容属性及影响因素，提高了边缘计算缓存算法的命中率，缓存命中率具有随时间的动态稳定性。本发明还提供了一种装置、设备及存储介质，同样具有上述有益效果。
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公开(公告)号：CN117097676A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202210518814.9
申请日：2022-05-13
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: H04L47/2425 , H04L47/6275
Abstract: 本申请提供流量调度方法、装置、设备和介质，方法包括：获取目标网络状态信息和目标调度算法；根据目标网络状态信息和目标调度算法，为数据包集中的待发送数据包分配优先级，以便发送端基于优先级将待发送数据包发送至接收端；在接收端接收待发送数据包的过程中，根据优先级确定当前时间步下的奖励值，并确定当前时间步下的网络状态信息；根据奖励值对目标调度算法进行优化，优化后调度算法作为目标调度算法，将当前时间步下的网络状态信息作为目标网络状态信息，返回根据目标网络状态信息和目标调度算法，为数据包集中的待发送数据包分配优先级，直至数据包集发送完毕。本申请能合理地为待发送数据包分配优先级，保证了低延迟和高网络利用率。
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