公开(公告)号：CN119854219A

公开(公告)日：2025-04-18

申请号：CN202510336568.9

申请日：2025-03-21

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 王海洋 ,  赵晨 ,  潘成胜 ,  崔骁松 ,  吴兆

IPC: H04L47/125 ,  H04L47/24 ,  G06N3/006

Abstract: 本发明公开了基于改进粒子群和河马算法的天地一体化负载均衡方法，根据天地一体化智能网络结构，建立目标优化模型及约束条件；以粒子代表天地一体化智能网络结构的改进方案，粒子的集合构成种群，引入自适应元启发式映射；求解目标优化模型，引入选择性重置机制，采用河马优化算法，模拟粒子的防御行为和逃离行为，选择更优的粒子作为最优天地一体化智能网络结构输出；该方法具有较好的的适应性、鲁棒性和扩展性，提高了效率，能够响应网络状态的变化，为天地一体化智能网络中的链路负载均衡问题提供了一种高效的流量管理方案。

公开(公告)号：CN119520450A

公开(公告)日：2025-02-25

申请号：CN202510081574.4

申请日：2025-01-20

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 潘成胜 ,  吴兆 ,  崔骁松

IPC: H04L49/9005 ,  H04L41/16 ,  H04L41/14 ,  H04L41/0896 ,  H04L47/30

Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的动态缓冲区大小调整方法，包括：构建Dueling DQN模型和经验回放池，将网络状态依次经过两层全连接层提取特征，通过自注意力机制进行注意力权重分配，再经过噪声层引入噪声扰动；采用动作优势网络对智能体所能采取的动作进行评估，采用状态价值网络对网络状态进行评估，获得网络的Q值并执行动作，基于反馈的奖励以及下一时刻网络状态，构成网络环境样本存入经验回放池中；抽取网络环境样本训练Dueling DQN模型；本发明所设计的方法通过强化学习算法，在不同流量负载和网络状态下，动态调整缓冲区大小减少抖动和延迟，从而有效提高网络的传输性能，提升服务质量。