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公开(公告)号：CN116155819B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310424468.2
申请日：2023-04-20
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L47/125 , G06N3/092
Abstract: 本发明提供了一种基于可编程数据平面的智能网内负载均衡方法与装置，涉及通信的技术领域，该方法应用于控制平面，通过获取网络系统中每个交换机的队列深度来实现全局拥塞感知，并利用强化学习算法确定目标交换机的端口转发概率，以辅助决策目标交换机的数据包转发路径。由于强化学习算法的奖励函数值与网络系统中交换机的队列深度差值和平均队列深度成反比，所以能够达到网络中负载均衡效果越差则奖励越少的目的，进而使得智能体输出的动作向减小拥塞、增强负载均衡效果的方向发展。在不对称的网络拓扑环境中仍具备较佳的负载均衡效果，有效地缓解了现有的负载均衡方法负载均衡效果差和普适性差的技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117880205B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410090534.1
申请日：2024-01-23
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L47/125 , H04L45/125 , H04L45/122 , H04L45/302 , H04L45/76 , H04L49/15
Abstract: 本发明公开了一种负载均衡的优化方法、相关服务器及系统。本发明提供的负载均衡的优化方法包括：在SDN网络中，循环迭代地执行下述步骤直至收敛：获取SDN的数据平面采集的所述网络内各链路的带宽利用率的数据，生成反映当前时刻各链路负载情况的网络状态信息；在所述SDN网络的控制平面，以所述网络状态信息作为输入，对生成式扩散模型进行训练，通过所述GDM模型输出所述网络中各链路的优先级权重；根据所述各链路的优先级权重，重新生成流表项并下发至所述网络中各交换机，以使得所述各交换机按照所述更新后的流表项定义的转发优先级转发数据。本发明利用生成式扩散模型实现对网络中各个链路的动态地、实时地进行负载均衡的优化。
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公开(公告)号：CN119211159A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411300940.2
申请日：2024-09-18
Applicant: 北京邮电大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
Abstract: 本发明提供了一种异构融合算网资源管控方法及装置，涉及通信技术领域，本发明针对具有卫星通信和地面通信两种通信体制的异构融合算力网络系统，采用了分层博弈方式，层间采用非合作博弈，层内采用合作博弈，两种博弈方式的结合能有效的将算力网络系统中的网络资源进行合理按需分配，实现多样化通信体制下高效准确的算网资源管控。
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公开(公告)号：CN117880205A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410090534.1
申请日：2024-01-23
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L47/125 , H04L45/125 , H04L45/122 , H04L45/302 , H04L45/76 , H04L49/15
Abstract: 本发明公开了一种负载均衡的优化方法、相关服务器及系统。本发明提供的负载均衡的优化方法包括：在SDN网络中，循环迭代地执行下述步骤直至收敛：获取SDN的数据平面采集的所述网络内各链路的带宽利用率的数据，生成反映当前时刻各链路负载情况的网络状态信息；在所述SDN网络的控制平面，以所述网络状态信息作为输入，对生成式扩散模型进行训练，通过所述GDM模型输出所述网络中各链路的优先级权重；根据所述各链路的优先级权重，重新生成流表项并下发至所述网络中各交换机，以使得所述各交换机按照所述更新后的流表项定义的转发优先级转发数据。本发明利用生成式扩散模型实现对网络中各个链路的动态地、实时地进行负载均衡的优化。
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公开(公告)号：CN119906644A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202510405408.5
申请日：2025-04-02
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L41/40 , H04L45/12 , H04L45/302 , H04L45/76 , H04L49/00
Abstract: 本申请提供一种用于可编程数据平面网络的网络切片编排方法，该方法在获取针对不同待编排网络切片对应的业务请求后；采用配置的网络成本函数、任一业务请求对应的需遍历的VNF类型序列和相应VNF类型的VNF实例、所需的最大路由延迟，以及各待编排网络切片的源节点和目的节点，对VNF进行节点部署，得到业务请求对应的最优路由路径和VNF部署信息；基于业务请求对应的最优路由路径和VNF部署信息，生成对应的编排文件，并将编排文件分发至所述可编程数据平面网络中的每个交换机，以进行业务请求对应的网络切片的编排。该方法使得资源分配、路径选择和服务质量保障能够协同优化，提升了网络切片部署及资源分配的灵活性与高效性。
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公开(公告)号：CN116155819A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310424468.2
申请日：2023-04-20
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L47/125 , G06N3/092
Abstract: 本发明提供了一种基于可编程数据平面的智能网内负载均衡方法与装置，涉及通信的技术领域，该方法应用于控制平面，通过获取网络系统中每个交换机的队列深度来实现全局拥塞感知，并利用强化学习算法确定目标交换机的端口转发概率，以辅助决策目标交换机的数据包转发路径。由于强化学习算法的奖励函数值与网络系统中交换机的队列深度差值和平均队列深度成反比，所以能够达到网络中负载均衡效果越差则奖励越少的目的，进而使得智能体输出的动作向减小拥塞、增强负载均衡效果的方向发展。在不对称的网络拓扑环境中仍具备较佳的负载均衡效果，有效地缓解了现有的负载均衡方法负载均衡效果差和普适性差的技术问题。
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