一种基于网络处理器的自适应近似公平队列调度方法

    公开(公告)号:CN118540287A

    公开(公告)日:2024-08-23

    申请号:CN202410707193.8

    申请日:2024-06-03

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 本发明提供一种基于网络处理器的自适应近似公平队列调度方法,涉及网络性能技术领域。该方法结合了通用处理器共享的调度思想,并通过详细设计入队机制、自适应队列调整机制和轮询出队机制,以计算分组虚拟时间决定调度顺序,从而实现对网络环境变化的自适应,并能够通过对流配置优先级实现差异化服务,克服传统队列调度算法对复杂多变网络环境适应能力差的缺陷,以提高网络性能和流公平性。同时,本发明还着重简化了存储和入队机制,以确保可以部署在网络处理器时的可行性。

    一种空地集群网络中低能耗分簇时间同步的方法

    公开(公告)号:CN119110384A

    公开(公告)日:2024-12-10

    申请号:CN202411130201.3

    申请日:2024-08-16

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 本发明公开一种空地集群网络中低能耗分簇时间同步的方法,涉及网络时间同步技术领域。建立空地集群网络模型;利用CTPSN层次发现阶段算法和改进的LEACH算法对空地集群网络模型中的普通节点进行分配层次级别和分簇;进行簇头节点的时间同步;进行的簇内普通节点时间同步。本发明使用改进的分簇协议选出簇头,进而完成簇的划分,对簇头使用时间同步算法完成时间同步,在簇内普通节点进行时间同步时,采用监听簇头发送的数据包通过计算预测来更新自己的本地时钟,进而完成时间同步,达到在复杂空地集群网络环境下,实现同步精度与能量效率双重优化的目标,以解决现有时间同步算法在保持高同步精度的同时,普遍存在的能量消耗过大的问题。

    一种基于图神经网络和DDQN的SDN域间路由方法

    公开(公告)号:CN118118403A

    公开(公告)日:2024-05-31

    申请号:CN202410148685.8

    申请日:2024-02-02

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 本发明公开一种基于图神经网络和DDQN的SDN域间路由方法,涉及计算机网络路由技术领域。发明提出的技术方案使用了图神经网络算法模型,可以学习输入和输出数据之间的复杂关系,并可以学习捕捉、建模网络的固有物理特性,对网络可以进行精准的建模与求解。在效果方面,本发明的技术方案在SDN网络上表现出良好的稳定性,可以及时有效解决网络中的拥塞问题,在丢包率方面的性能明显优于RR和SPF两种路由算法,从而提高了网络的性能,此外,当网络中的某个链路出现拥塞时,基于图神经网络和DDQN的SDN域间路由算法能够及时调整路由路径,从而保证了较高的网络吞吐量,同时利用机器学习方法对网络进行建模,无需做出传统路由方法的简化假设。

    一种基于门控循环单元和图神经网络的SDN路由方法

    公开(公告)号:CN117938731A

    公开(公告)日:2024-04-26

    申请号:CN202410110393.5

    申请日:2024-01-26

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 本发明提供一种基于门控循环单元和图神经网络的SDN路由方法,涉及计算机网络路由技术领域。引入图神经网络对网络进行建模;引入注意力机制,实现对不同邻居信息的不同权重聚合;将GRU和注意力机制进行结合,提出基于注意力机制的门控循环单元模型,并使用它代替图神经网络中的传统RNN循环单元,解决RNN的梯度消失问题,实现面向软件定义网络的智能路由决策,在大规模网络和流量增加的情况下,提升了网络的性能。

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