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公开(公告)号：CN111478859A
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN202010257581.2
申请日：2020-04-03
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: H04L12/803 , H04L12/835 , H04L12/851
Abstract: 本发明提供一种DTN网络中的消息传输方法、节点和存储介质。该方法包括：获取接收节点的传输优先级和发送节点的传输优先级；若接收节点的传输优先级高于或等于发送节点的传输优先级，则将待传输的消息副本发送至接收节点，消息副本在发送节点的缓存中以第一存储优先级存储；接收接收节点发送的反馈信息；若反馈信息用于指示消息副本在接收节点的缓存中以第一存储优先级存储，则将消息副本在发送节点的缓存中以第二存储优先级进行存储，第一存储优先级高于第二存储优先级。本发明的方法，根据节点传输优先级对消息副本进行选择性转发，并根据消息副本在各节点处的重要程度提供差异化存储，在保证消息递交率的同时提高了缓存资源的利用效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112153153B
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202011040394.5
申请日：2020-09-28
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: H04L67/1074 , H04L67/10 , H04L69/22 , H04L67/1095
Abstract: 一种协调分布式的网内资源调度方法及系统、存储介质，其中网内资源调度方法包括：获取一上层控制器所管理范围内各网络节点分别上报的信息收集数据包，形成网内收集信息；根据网内收集信息构建网内资源分布状态图；根据网内资源分布状态图计算各网络节点的综合状态评估值；将与任意网络节点相邻的网络节点的综合状态评估值下发至该网络节点，以使得该网络节点调整与相邻的网络节点连接的网络接口的偏好顺序。由于根据网内收集信息构建网内资源分布状态图，使得上层控制器能够全局掌握下层网络的资源信息，利于对网内资源进行统一调度。
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公开(公告)号：CN112346854A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011039260.1
申请日：2020-09-28
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 一种分层协同决策的网内资源调度方法及系统、存储介质，其中网内资源调度方法包括：获取算力网络内上游网络节点请求的算力需求兴趣包；判断当前网络节点是否满足所述算力需求兴趣包的算力需求，若是则根据部署的功能函数为算力需求兴趣包内的数据提供算力服务，若否则为算力需求兴趣包提供转发服务。本申请技术方案借助全局信息优化细粒度局部调度层的调度决策机制，从而提高了算力网络的全局算力、存储等资源的利用率，实现网内资源的负载均衡；此外，通过粗粒度全局调度层和细粒度局部调度层相结合的方式，提供非端到端的分层协同决策的网内资源调度能力，利于从技术层面实现高效、均衡的网内资源调度功能，也提高算力网络的整体性能。
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公开(公告)号：CN111478859B
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202010257581.2
申请日：2020-04-03
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: H04L47/125 , H04L47/24 , H04L47/30
Abstract: 本发明提供一种DTN网络中的消息传输方法、节点和存储介质。该方法包括：获取接收节点的传输优先级和发送节点的传输优先级；若接收节点的传输优先级高于或等于发送节点的传输优先级，则将待传输的消息副本发送至接收节点，消息副本在发送节点的缓存中以第一存储优先级存储；接收接收节点发送的反馈信息；若反馈信息用于指示消息副本在接收节点的缓存中以第一存储优先级存储，则将消息副本在发送节点的缓存中以第二存储优先级进行存储，第一存储优先级高于第二存储优先级。本发明的方法，根据节点传输优先级对消息副本进行选择性转发，并根据消息副本在各节点处的重要程度提供差异化存储，在保证消息递交率的同时提高了缓存资源的利用效率。
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公开(公告)号：CN112153153A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202011040394.5
申请日：2020-09-28
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 一种协调分布式的网内资源调度方法及系统、存储介质，其中网内资源调度方法包括：获取一上层控制器所管理范围内各网络节点分别上报的信息收集数据包，形成网内收集信息；根据网内收集信息构建网内资源分布状态图；根据网内资源分布状态图计算各网络节点的综合状态评估值；将与任意网络节点相邻的网络节点的综合状态评估值下发至该网络节点，以使得该网络节点调整与相邻的网络节点连接的网络接口的偏好顺序。由于根据网内收集信息构建网内资源分布状态图，使得上层控制器能够全局掌握下层网络的资源信息，利于对网内资源进行统一调度。
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公开(公告)号：CN112346854B
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202011039260.1
申请日：2020-09-28
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: G06F9/50 , H04L67/1017
Abstract: 一种分层协同决策的网内资源调度方法及系统、存储介质，其中网内资源调度方法包括：获取算力网络内上游网络节点请求的算力需求兴趣包；判断当前网络节点是否满足所述算力需求兴趣包的算力需求，若是则根据部署的功能函数为算力需求兴趣包内的数据提供算力服务，若否则为算力需求兴趣包提供转发服务。本申请技术方案借助全局信息优化细粒度局部调度层的调度决策机制，从而提高了算力网络的全局算力、存储等资源的利用率，实现网内资源的负载均衡；此外，通过粗粒度全局调度层和细粒度局部调度层相结合的方式，提供非端到端的分层协同决策的网内资源调度能力，利于从技术层面实现高效、均衡的网内资源调度功能，也提高算力网络的整体性能。
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