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公开(公告)号：CN112506658B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202011433475.1
申请日：2020-12-09
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F9/50 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种服务链中动态资源分配和任务调度方法，包括：获取到达的服务功能链的信息以及计算节点的资源信息；确定已到达服务功能链中虚拟网络功能的冗余数量；基于截止时间对虚拟网络功能任务进行排序；利用强化学习智能体决定排序后队首的虚拟网络功能是否延后调度；按照最早完成优先分配虚拟网络功能任务到计算节点上执行；重复以上过程，直到所有服务功能链都被成功调度。本发明在调度冗余服务功能链时，利用强化学习智能体，对之前已经分配计算节点的虚拟网络功能采用了概率性延后执行的方式，保证了每个服务功能链的可靠性执行，同时减少冗余实例对资源的占用，以提高的网络的资源利用率。
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公开(公告)号：CN114372337A
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202111603177.7
申请日：2021-12-24
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F30/18 , G06F30/27 , G06F15/173 , G06N3/12
Abstract: 本发明公开了一种针对分布式边缘学习中的模型聚合的分组优化方法。所述方法包括以下步骤：量化各设备的本地数据分布与全局数据分布的差异；计算设备间点对点传输的最小传输时延；采用启发式的遗传算法编码网络中设备可能的分组方式，并通过遗传操作来自动的搜寻最优的分组结果，确定设备分组后模型分组聚合的方式；将网络中的设备划分为不同的组，并且设备按照获取的分组方式进行分组训练及分组模型聚合。本发明能够在不提前指定分组数的前提下根据网络中节点的数据分布和节点间的传输时延自动的对网络中的设备进行分组，有效的减缓了在分布式边缘学习中设备间数据分布非独立同分布对全局模型收敛性能的影响，提高全局模型的训练精度和收敛速度。
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公开(公告)号：CN112565068B
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202011306704.3
申请日：2020-11-20
Applicant: 华南理工大学
IPC: H04L12/707 , H04L12/733 , H04L12/863
Abstract: 本发明公开了一种应用于TSN网络的冗余流调度方法，包括：确定TSN网络拓扑；确定待调度流的集合；初始化调度表参数；对已有路由集合进行排序；按顺序调度路由集合中每条端到端路由。本发明在调度冗余流时：将超周期被划分为若干个时间片，每个时间片的长度刚好能够容纳一个最小数据帧，调度以时间片为最细粒度进行，以提高调度计算效率；优先调度长路由，当短路由与长路由发生交叠时，允许在一定时间范围内延迟短路由的时间段来复用长路由已经分配好的时间片，以提高时间资源利用率。
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公开(公告)号：CN111757286B
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202010498777.0
申请日：2020-06-04
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于侦听机制的体域网紧急数据时隙分配方法，包括如下步骤：确定节点发送普通数据和紧急数据基本规则；确定没有节点发送紧急数据的时隙分配方式；确定单个节点发送紧急数据的时隙分配方式；确定多个节点发送紧急数据的时隙分配方式。本发明采用侦听机制，当节点产生紧急数据时，立刻在侦听期T0发送占用信号，占用原本发送普通数据的时隙发送紧急数据；当多个节点同时产生紧急数据并产生传输冲突时，开启竞争阶段，各个节点采用竞争方式发送紧急数据；在竞争阶段，设计基于节点优先级的退避策略，并根据网络规模调整退避窗口的变化速度，提高传输资源利用率并减少重传冲突概率，保障紧急数据传输的实时性和可靠性。
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公开(公告)号：CN112506658A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011433475.1
申请日：2020-12-09
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种服务链中动态资源分配和任务调度方法，包括：获取到达的服务功能链的信息以及计算节点的资源信息；确定已到达服务功能链中虚拟网络功能的冗余数量；基于截止时间对虚拟网络功能任务进行排序；利用强化学习智能体决定排序后队首的虚拟网络功能是否延后调度；按照最早完成优先分配虚拟网络功能任务到计算节点上执行；重复以上过程，直到所有服务功能链都被成功调度。本发明在调度冗余服务功能链时，利用强化学习智能体，对之前已经分配计算节点的虚拟网络功能采用了概率性延后执行的方式，保证了每个服务功能链的可靠性执行，同时减少冗余实例对资源的占用，以提高的网络的资源利用率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110097478A
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201910280813.3
申请日：2019-04-09
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于按需服务的多对多需求分配方法；包括：确定多个待分配需求和多个待服务需求的服务提供者；采用预先建立的需求被响应时间概率分布预估模型，根据需求和服务提供者的特征获得该需求在一对一情况下的被响应时间概率分布；计算各需求在多对多下的被响应时间概率分布；基于各需求在多对多下的被响应时间概率分布和组合优化来确定多对多的需求分配方式；根据需求分配方式，向多个服务提供者推送所述需求；本发明在需求分配阶段，允许需求被推送给多个服务提供者，一个服务提供者也能接收到多个需求，并从中选取一个进行接受或是拒绝所有需求；有效降低需求的被响应时间，提高服务提供者的使用体验，取得最优的需求分配方式。
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公开(公告)号：CN110097478B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN201910280813.3
申请日：2019-04-09
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06Q50/10 , G06Q10/063 , G06N20/10 , G06F18/214 , G06F18/2411
Abstract: 本发明公开了一种基于按需服务的多对多需求分配方法；包括：确定多个待分配需求和多个待服务需求的服务提供者；采用预先建立的需求被响应时间概率分布预估模型，根据需求和服务提供者的特征获得该需求在一对一情况下的被响应时间概率分布；计算各需求在多对多下的被响应时间概率分布；基于各需求在多对多下的被响应时间概率分布和组合优化来确定多对多的需求分配方式；根据需求分配方式，向多个服务提供者推送所述需求；本发明在需求分配阶段，允许需求被推送给多个服务提供者，一个服务提供者也能接收到多个需求，并从中选取一个进行接受或是拒绝所有需求；有效降低需求的被响应时间，提高服务提供者的使用体验，取得最优的需求分配方式。
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公开(公告)号：CN110366210B
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN201910536020.3
申请日：2019-06-20
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种针对有状态数据流应用的计算卸载方法，包括以下步骤：选择研究场景；获取研究对象；根据时间动态变化设置网络环境；制定优化目标，最小化总完成时间和减少状态量的传输；根据约束条件，构建有状态的数据流应用程序模型，所述约束条件为：模块间依赖关系约束、状态量迁移约束、网络带宽约束；通过有状态的数据流应用程序模型，对问题进行判断，如果是离线问题，则执行离线问题方法；如果是在线问题，则执行在线问题方法；对问题进行求解，实现对有状态数据流应用程序的计算卸载。
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公开(公告)号：CN111917648B
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202010611841.1
申请日：2020-06-30
Applicant: 华南理工大学
IPC: H04L12/733 , H04L12/751 , H04L12/721 , G06N20/00
Abstract: 本发明属于数据中心传输优化技术领域，公开一种数据中心里分布式机器学习数据重排的传输优化方法，包括：获取连接各台机器的网络拓扑结构；确定每台机器下一轮被分配到的样本集以及其当前存储中的样本集，建立机器间的样本依赖关系图；基于依赖关系图确定可用于编码的样本组合，同时为样本组合匹配发送节点，最后根据网络拓扑动态地计算需要消耗的网络跳数并参照评价公式选出最佳的样本组合方案和发送节点；把最佳的样本组合代表的数据包根据插入规则插入到其发送节点对应机器的发送队列；重复以上过程，直至所有需要传输的样本都已被插入到发送队列。本发明能够有效地降低数据重排对数据中心网络造成的压力，从而加速分布式机器学习的训练速度。
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公开(公告)号：CN110139225B
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN201910349740.9
申请日：2019-04-28
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘计算的车联网混合数据分发方法，以边缘基站为决策中心，接收边缘基站覆盖范围内过往车辆发送的车辆信息；对车辆信息进行计算，并根据计算结果更新车辆距离退出边缘基站覆盖范围的截止时间以及车辆邻居表；根据车辆截止时间及车辆信息，在满足车辆请求截止时间及满足边缘基站流量下，由边缘基站预测车流轨迹并制定决策；过往车辆接收相应决策并执行；根据过往车辆实际接收数据，更新车辆缓存数据表及请求数据表；本发明把车辆之间的V2V通信优先级调高，在满足车辆服务截止期限条件下，加入适当的车辆与基站的V2I通信保证车辆请求服务得以满足，且数据收集速率快，基站流量低，显著地减少V2I通信。
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