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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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公开(公告)号：CN112600889B
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202011410782.8
申请日：2020-12-03
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
Abstract: 本申请提供物联网模拟仿真平台及仿真方法，方法包括与待接入电力设备进行通信连接；扫描并获得待接入电力设备的当前产品模型及其当前物模型；验证当前产品模型及其当前物模型是否符合物联网管理平台的数据标准；若符合则接收待接入电力设备发送的当前接入消息，验证当前接入消息是否符合物联网管理平台的数据标准；若符合则验证待接入电力设备的控制指令是否符合物联网管理平台的数据标准；验证待接入电力设备是否支持app下发功能；若支持则物联网模拟仿真平台验证待接入电力设备安装的app是否正常运行。以上若符合，则确认待接入电力设备模拟接入成功。
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公开(公告)号：CN113595923B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202110918502.2
申请日：2021-08-11
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司
Abstract: 本申请公开了一种网络拥塞控制方法及装置，方法包括：通过网络仿真器仿真获取网络环境的数据集；构建基于深度强化学习算法实现的拥塞控制算法模型，拥塞控制算法模型的输入包括所述网络环境的数据集；对所述拥塞控制算法模型进行训练，直至所述拥塞控制算法达到预设的收敛条件，得到拥塞控制算法结果模型；采用所述拥塞控制结果模型进行拥塞控制。上述方案由于基于网络环境进行决策控制，因此能够克服传统拥塞算法存在的无法动态感知网络状态的缺陷；同时采用传统拥塞算法作为深度强化学习算法的指导，避免算法陷入局部最优，能够实现对大流量网络拥塞情况的智能控制。
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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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Patent Agency Ranking
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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公开(公告)号：CN113595923A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110918502.2
申请日：2021-08-11
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: H04L12/801 , H04L12/24 , G06N3/08 , G06N3/04
Abstract: 本申请公开了一种网络拥塞控制方法及装置，方法包括：通过网络仿真器仿真获取网络环境的数据集；构建基于深度强化学习算法实现的拥塞控制算法模型，拥塞控制算法模型的输入包括所述网络环境的数据集；对所述拥塞控制算法模型进行训练，直至所述拥塞控制算法达到预设的收敛条件，得到拥塞控制算法结果模型；采用所述拥塞控制结果模型进行拥塞控制。上述方案由于基于网络环境进行决策控制，因此能够克服传统拥塞算法存在的无法动态感知网络状态的缺陷；同时采用传统拥塞算法作为深度强化学习算法的指导，避免算法陷入局部最优，能够实现对大流量网络拥塞情况的智能控制。
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公开(公告)号：CN112600889A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202011410782.8
申请日：2020-12-03
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
Abstract: 本申请提供物联网模拟仿真平台及仿真方法，方法包括与待接入电力设备进行通信连接；扫描并获得待接入电力设备的当前产品模型及其当前物模型；验证当前产品模型及其当前物模型是否符合物联网管理平台的数据标准；若符合则接收待接入电力设备发送的当前接入消息，验证当前接入消息是否符合物联网管理平台的数据标准；若符合则验证待接入电力设备的控制指令是否符合物联网管理平台的数据标准；验证待接入电力设备是否支持app下发功能；若支持则物联网模拟仿真平台验证待接入电力设备安装的app是否正常运行。以上若符合，则确认待接入电力设备模拟接入成功。
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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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