公开(公告)号：CN120050453A

公开(公告)日：2025-05-27

申请号：CN202510103433.8

申请日：2025-01-22

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 罗龙 ,  周云翔 ,  沈进 ,  吴俊哲 ,  吴畏虹 ,  虞红芳 ,  孙罡

IPC: H04N21/238 ,  H04N21/262 ,  H04N21/647 ,  H04L47/32 ,  H04L47/2416 ,  H04L47/24 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习和启发式算法的混合传输控制方法，其包括S1接收移动流媒体应用程序生成的数据块，丢弃错过截止日期的数据块，并根据数据块的优先级，选定数据块存储至缓存区；S2判断当前时刻是否为监控间隔的整数倍，若是，则进入步骤S3，否则进入步骤S4；S3获取最近一个监控间隔内的无线网络的网络综合数据，并将其输入已训练的LSTM模型，预测得到发送数据块的发送速率，之后进入步骤S5；S4根据应用层接收端返回的ACK，采用启发式拥塞控制算法计算发送数据块的发送速率，之后进入步骤S5；S5读取缓存区中的数据块，并根据发送速率，将读取的数据块通过无线网络发送给应用层接收端。

公开(公告)号：CN119945995A

公开(公告)日：2025-05-06

申请号：CN202510103432.3

申请日：2025-01-22

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 罗龙 ,  周云翔 ,  罗颢哲 ,  吴畏虹 ,  虞红芳 ,  孙罡

IPC: H04L47/80 ,  G06F17/10 ,  G06N3/045 ,  G06N3/092 ,  G06N3/048 ,  H04L47/70

Abstract: 本发明公开了一种基于优化和机器学习双驱动的算网存资源协同分配方法，其包括获取待资源分配的所有用户请求，并将其存储至请求集合；将当前网络资源状态和算法决策状态及请求集合中未遍历的服务请求φ的服务功能m的用户状态输入已训练的DRL模型，得到服务请求φ的服务功能m及其所需的静态对象分别放置在各节点的效益权重wf、ws；将wf、ws分别拼接至算法决策状态的权重矩阵Wf和Ws，判断m是否等于服务请求φ的服务功能总数量，若是，则进入下一步，否则更新m＝m+1，并返回模型识别步骤；判断服务请求φ是否等于H，若是，则通过求解ILP优化问题和LP优化问题得到资源分配策略，否则更新φ＝φ+1，并返回模型识别步骤。