公开(公告)号：CN118764394A

公开(公告)日：2024-10-11

申请号：CN202411127108.7

申请日：2024-08-16

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 高德云 ,  张宏科 ,  杨冬 ,  杨美怡 ,  尚雪宁 ,  庞博

IPC: H04L41/14 ,  H04L41/16 ,  H04L67/568

Abstract: 本发明提供了一种面向智算融合网络的缓存与路由联合优化方法。该方法包括：以最大化RLC中的长期累积缓存奖励为目标，将智算融合网络的缓存与路由联合优化问题建模为MDP问题；利用AC学习模型，采用基于部分去中心化的MADRL的协作缓存算法C‑MAAC来求解多智能体马尔可夫决策问题；在静态且预先已知的理想假设下，使用P‑CCCP方法推导出所述智算融合网络的缓存与路由联合优化问题的全局优化解。本发明提出了一种面向智算融合网络的缓存与路由联合优化方法，针对融合网络中节点用户偏好分布不均以及差异化的用户服务需求，传统网络资源管理方法存在效率低下和缓存性能受限的问题，利用多智能体深度强化学习实现大规模复杂环境下智能内容部署和灵活路由转发。

公开(公告)号：CN113641499B

公开(公告)日：2024-03-01

申请号：CN202110938479.3

申请日：2021-08-16

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 高德云 ,  邓玺 ,  杨美怡 ,  权伟 ,  陈佳 ,  杨冬 ,  张宏科

IPC: G06F9/50 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明提供了一种分布式控制器集群负载均衡系统。包括：分布式控制器集群、负载均衡装置和服务器；服务器用于存储和管理集群负载数据；负载均衡装置定期收集控制器及其控制的交换机的状态，判断控制器是否过载；当发现控制器发生过载后，获取同步锁和服务器中的集群负载数据，判断集群是否需要负载均衡；需要则利用深度强化学习模型对集群负载数据、控制器及交换机状态信息进行处理，获取迁移策略；分布式控制器集群执行迁移策略，将过载的控制器下的交换机迁移到其他控制器。本发明在分布式控制器集群中引入公共资源同步锁，以解决集群中控制器之间的均衡冲突，提高了负载均衡机制的灵活性和可扩展性。