公开(公告)号：CN113708982B

公开(公告)日：2022-01-18

申请号：CN202111262798.3

申请日：2021-10-28

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 黄浩军 ,  雷洁翎 ,  田佳霖 ,  刘威 ,  李昭熹 ,  乔进业

IPC: H04L41/0803 ,  G06N20/20 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于群体学习的服务功能链部署方法及系统，属于通信领域，方法包括：将物理功能区域划分为多个子功能区域，将服务功能链划分为多个子服务功能链，子功能区域与子服务功能链一一对应；各子功能区域分别利用其本地数据集，对其局部部署模型进行深度强化学习训练；随机选择一子功能区域对训练后的局部部署模型进行基于群体学习的参数聚合，得到聚合模型，各子功能区域将其局部部署模型更新为聚合模型；重复执行深度强化学习训练、基于群体学习的参数聚合和更新操作，直至全局损失函数收敛，得到最终部署模型，并根据最终部署模型将各子服务功能链部署到对应的子功能区域。本发明能提高网络服务性能和网络安全性。

公开(公告)号：CN113708982A

公开(公告)日：2021-11-26

申请号：CN202111262798.3

申请日：2021-10-28

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 黄浩军 ,  雷洁翎 ,  田佳霖 ,  刘威 ,  李昭熹 ,  乔进业

IPC: H04L12/24 ,  G06N20/20 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于群体学习的服务功能链部署方法及系统，属于通信领域，方法包括：将物理功能区域划分为多个子功能区域，将服务功能链划分为多个子服务功能链，子功能区域与子服务功能链一一对应；各子功能区域分别利用其本地数据集，对其局部部署模型进行深度强化学习训练；随机选择一子功能区域对训练后的局部部署模型进行基于群体学习的参数聚合，得到聚合模型，各子功能区域将其局部部署模型更新为聚合模型；重复执行深度强化学习训练、基于群体学习的参数聚合和更新操作，直至全局损失函数收敛，得到最终部署模型，并根据最终部署模型将各子服务功能链部署到对应的子功能区域。本发明能提高网络服务性能和网络安全性。