公开(公告)号：CN118747077A

公开(公告)日：2024-10-08

申请号：CN202410657482.1

申请日：2024-05-25

Applicant: 桂林理工大学

Inventor： 谢晓兰 ,  黄瑞泽 ,  刘亚荣 ,  郭强 ,  董宇

IPC: G06F8/61 ,  G06F9/445 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明公开了一种基于Lyapunov引导深度强化学习的任务卸载方法，包括五个步骤：步骤S1.获取UE‑MEC服务器相关数据；步骤S2.对问题进行建模；步骤S3.建立目标函数；步骤S4.构建Lyapunov引导的深度强化学习模型(Ly‑DDPG)；步骤S5.执行模型，得到最优计算任务卸载决策。本发明构建了lyapunov引导的深度强化学习模型(Ly‑DDPG)，通过Lyapunov优化的方式将多时隙问题化为单时隙问题来进行解耦，在长期约束条件下实现最小化任务卸载成本，最后通过深度强化学习模型进行决策，在动态复杂的UE‑MEC场景下，降低了问题求解复杂度，且对于保障用户长期的任务卸载成本效益具有重大意义。

公开(公告)号：CN118982050A

公开(公告)日：2024-11-19

申请号：CN202411119366.0

申请日：2024-08-15

Applicant: 桂林理工大学

Inventor： 谢晓兰 ,  董宇 ,  刘亚荣 ,  甘玉生 ,  肖志威

IPC: G06N3/0442 ,  G06N3/084 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明公开了一种云平台负载预测方法及系统，涉及云平台负载预测技术领域，包括获取多维负载数据建立样本集；对多维负载数据进行分解，获取若干模态分量；预先建立云平台负载预测模型，并通过AJSO算法对云平台负载预测模型进行优化；将若干模态分量输入优化后的云平台负载预测模型，获取云平台负载数据预测值，对云平台负载数据预测值进行逆归一化处理，获取预测结果。本发明通过分解负载数据与预测模型优化的方式使得云平台负载情况预测更加精准。

公开(公告)号：CN118689650A

公开(公告)日：2024-09-24

申请号：CN202410840165.3

申请日：2024-06-27

Applicant: 桂林理工大学

Inventor： 谢晓兰 ,  董宇 ,  刘亚荣 ,  甘玉生 ,  黄瑞泽

IPC: G06F9/50 ,  G06F9/455 ,  G06F18/23213

Abstract: 本发明公开了一种基于二次分解和宽度学习模型的容器云资源预测方法，属于容器云资源预测领域。该方法包括以下步骤：步骤S1：读取历史资源利用率作为数据集；步骤S2：读取数据集，并对数据集进行预处理；步骤S3：使用二次分解方法对数据进行分解，得到模态分量；步骤S4：采用堆叠门控循环单元和宽度学习系统建立容器云资源预测模型；步骤S5：将各个模态分量输入预测模型，叠加预测结果得到最终的预测值。本发明提供的一种基于二次分解和宽度学习模型的容器云资源预测方法，通过二次分解方法实现了更好的模态分离效果，采用堆叠门控循环单元和宽度学习系统，精确捕捉数据间的潜在联系，提高了预测模型的效率和精度。

公开(公告)号：CN118524383A

公开(公告)日：2024-08-20

申请号：CN202410909600.3

申请日：2024-07-08

Applicant: 桂林理工大学

Inventor： 谢晓兰 ,  甘玉生 ,  刘亚荣 ,  董宇

IPC: H04W12/02 ,  H04W12/041 ,  H04W12/03 ,  H04W4/024 ,  H04W4/40 ,  H04L9/30 ,  H04L9/32

Abstract: 本发明公开了一种基于茫然传输算法的车辆路径规划方法，包括4个步骤：S1系统初始化：公布必要的系统参数；S2 RSU注册：为RSU分配编号和私钥；S3车辆注册：为车辆生成身份私钥和假名；S4车辆路径规划：车辆规划出行路径需要通过的RSU，并使用茫然传输算法请求RSU的认证密钥。CA通过初始化公布算法和参数，再为RSU分配编号和私钥，车辆在CA处注册私钥和假名，再通过路径规划获取RSU认证密钥。本发明提供的一种基于茫然传输算法的车辆路径规划方法，车辆通过茫然传输算法对路径规划的RSU信息加密并向CA请求RSU的认证密钥，CA利用车辆身份公钥和RSU私钥加密生成RSU的认证密钥返回给车辆，实现车辆路径隐私和RSU私钥的保护，有效提高防止数据泄漏的能力。