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公开(公告)号：CN116170048B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202111416524.5
申请日：2021-11-25
Applicant: 南京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种空天地一体化场景下的服务功能链部署方法。本发明首先根据流量数据速率的大小将流量分成大象流和老鼠流，按照不同的流类型，构建对应的辅助逻辑功能图。然后，为避免重复选择同一物理节点导致无法满足资源约束的情况，在大象流的图上运行A‑Star算法得出部署决策，在老鼠流的图上运行Dijkstra算法得出部署决策。最后，如果部署决策失败，则根据反馈的失败原因调整图中节点的惩罚值，并重新运行A‑Star算法或Dijkstra算法得出新的部署决策。本发明提高了服务功能链的部署成功率，并减少了端到端时延。
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公开(公告)号：CN116170048A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202111416524.5
申请日：2021-11-25
Applicant: 南京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种空天地一体化场景下的服务功能链部署方法。本发明首先根据流量数据速率的大小将流量分成大象流和老鼠流，按照不同的流类型，构建对应的辅助逻辑功能图。然后，为避免重复选择同一物理节点导致无法满足资源约束的情况，在大象流的图上运行A‑Star算法得出部署决策，在老鼠流的图上运行Dijkstra算法得出部署决策。最后，如果部署决策失败，则根据反馈的失败原因调整图中节点的惩罚值，并重新运行A‑Star算法或Dijkstra算法得出新的部署决策。本发明提高了服务功能链的部署成功率，并减少了端到端时延。
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公开(公告)号：CN114221691A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111558363.3
申请日：2021-12-17
Applicant: 南京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的软件定义空天地一体化网络路由优化方法，该方法首先基于软件定义网络的思想建立软件定义空天地一体化网络，同时启动控制器监控并收集网络中各节点与链路状态数据。根据网络特性建立深度强化学习模型，并将收集到的状态数据作为深度强化学习模型的输入，通过训练输出网络的链路权重矩阵。在进行数据转发时，使用K条最短路径算法(K Shortest Paths Algorithm，KSP)计算k条路径并形成备选路径集合，同时根据控制器对链路状态的实时监控选择合适的路径进行数据转发，最后通过计算当前状态下的奖励值提升深度强化学习模型的收敛速度，从而实现软件定义空天地一体化网络路由的优化。本发明不仅可以有效适应动态变化的网络拓扑，而且与现有的方法相比，在平均端到端时延和吞吐量两个方面都有显著提升，提高了空天地一体化网络的数据传输效率。
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公开(公告)号：CN113223731A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110487652.2
申请日：2021-04-30
Applicant: 南京工业大学
Abstract: 本发明公开了基于传统SEIR模型的深度时序N‑SEIR传染病预测模型，用于对COVID‑19传染病时序建模，从而进行更加准确有效的分析预测。包括：步骤1：采用极大似然估计法对平均潜伏期进行估计；步骤2：利用已有数据输入改进的N‑SEIR模型，对当前时刻进行建模；步骤3：建立时序N‑SEIR模型，并估算基本再生数。本发明能够对传染病的平均潜伏期进行估计，得到合理的COVID‑19传染病平均潜伏期。与已有的SIER传染病动力学模型相比，我们设计的N‑SIER传染病模型考虑到了被隔离人群，从而建立更精确的预测模型。此外，我们改进了N‑SIER模型，建立了基于时序的深度N‑SIER预测模型，从而对时序的样本数据有更好的模拟能力。
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