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公开(公告)号：CN110086677B
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN201910390467.4
申请日：2019-05-10
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04L12/24
Abstract: 本发明公开了一种意图网络中时变意图配置方法，提出了一种启发式算法，该算法是基于最大化单个时间片配置的一种贪心算法(MSP)，用于求解支持多策略时变意图的配置问题，MSP算法主要是由时间片选取算法和单个时间片配置算法组成。采用时间片选取算法按照未配置时间片中意图的总权重大小决定各时间片配置的先后顺序，接着使用单个时间片配置算法，考虑意图在整个有效时间的资源使用量的同时，对每个时间片中的意图进行配置。能够适用于配置不同优先级的时变意图，具有配置方案求解耗时短和意图配置成功率高的特点。
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公开(公告)号：CN106059941A
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201610554922.6
申请日：2016-07-14
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04L12/801 , H04L12/803 , H04L12/815
CPC classification number: H04L47/10 , H04L47/12 , H04L47/122 , H04L47/22
Abstract: 本发明公开了一种消除链路拥塞的骨干网络流量调度方法，通过将原路由的拥塞部分转移到该拥塞部分的代替路径上，从而绕过拥塞链路。在具体针对某条拥塞链路，该拥塞链路上的一些流量会因为太大而找不到合适的备选路径，算法此时会暂时跳过这一条流量，处理下一条流量；当算法遍历完一遍该条拥塞链路上的流量，并且将能迁移出去的流量都迁移之后，链路的拥塞状态还未消除，算法就会对链路上剩余的所有汇聚流进行拆分，将一条较大的汇聚流拆分成几条较小的汇聚流，但最多达到拆分的最大条数限制，这样增加流量找到备选路径的几率，实现了拥塞链路的调整。
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公开(公告)号：CN110177055B
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN201910454827.2
申请日：2019-05-29
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04L12/911 , H04L29/08
Abstract: 本发明公开了一种边缘计算场景下边缘域资源的预分配方法，其包括以下步骤：预测到达率并测量转发时延，在一级边缘域中根据到达率和服务的权重决定服务预缓存的类型，并根据第一时延决定每个服务的分配比例；在二级边缘域中根据第二时延决定服务预缓存的类型，并通过内点法获取初始缓存方案；通过随机选取服务缓存类型的方式获取新的资源缓存方案，从初始缓存方案和新的资源缓存方案中选取平均时延较小的方案作为最终的预分配方案，进而完成预分配。本发明利用统计数据，对下一周期内用户的需求进行预估，根据预估数据对边缘的服务器进行服务种类及数量的预分配，使得本发明可进行更高效的资源配置，提高资源的利用率并缩短应用的时延。
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公开(公告)号：CN110177055A
公开(公告)日：2019-08-27
申请号：CN201910454827.2
申请日：2019-05-29
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04L12/911 , H04L29/08
Abstract: 本发明公开了一种边缘计算场景下边缘域资源的预分配方法，其包括以下步骤：预测到达率并测量转发时延，在一级边缘域中根据到达率和服务的权重决定服务预缓存的类型，并根据第一时延决定每个服务的分配比例；在二级边缘域中根据第二时延决定服务预缓存的类型，并通过内点法获取初始缓存方案；通过随机选取服务缓存类型的方式获取新的资源缓存方案，从初始缓存方案和新的资源缓存方案中选取平均时延较小的方案作为最终的预分配方案，进而完成预分配。本发明利用统计数据，对下一周期内用户的需求进行预估，根据预估数据对边缘的服务器进行服务种类及数量的预分配，使得本发明可进行更高效的资源配置，提高资源的利用率并缩短应用的时延。
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公开(公告)号：CN110086677A
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201910390467.4
申请日：2019-05-10
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04L12/24
Abstract: 本发明公开了一种意图网络中时变意图配置方法，提出了一种启发式算法，该算法是基于最大化单个时间片配置的一种贪心算法(MSP)，用于求解支持多策略时变意图的配置问题，MSP算法主要是由时间片选取算法和单个时间片配置算法组成。采用时间片选取算法按照未配置时间片中意图的总权重大小决定各时间片配置的先后顺序，接着使用单个时间片配置算法，考虑意图在整个有效时间的资源使用量的同时，对每个时间片中的意图进行配置。能够适用于配置不同优先级的时变意图，具有配置方案求解耗时短和意图配置成功率高的特点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110167059B
公开(公告)日：2020-07-21
申请号：CN201910428869.9
申请日：2019-05-22
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种边缘计算场景下基站业务量预测方法。本发明使用历史周期的统计信息，综合了用户在移动网络中的移动轨迹，通过结合用户移动轨迹的预测，来达到提高业务量预测精度的目的。同时本发明采用了强化学习方法，不需要过多的人工干预，根据预测的反馈，动态调整预测的参数，具有自适应的优点。
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公开(公告)号：CN110120923B
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201910394863.4
申请日：2019-05-13
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04L12/935 , H04L12/947 , G06F16/22
Abstract: 本发明公开了一种基于Hash‑Trie的流规则冲突检测方法，充分考虑了流规则的生命周期，作用于流规则的下发阶段，通过在控制器和交换机之间部署中间层，拦截控制器和交换机之间交互报文来获取流规则，在不对控制器进行任何改动的情况下完成流规则的冲突检测；对流规则进行建模，利用优先级、匹配域和动作域来表达流规则，把匹配域字段拆分为精确匹配字段和范围匹配字段，为了加快流规则的匹配过程，通过引入Hash表和Trie树重构流规则的存储结构，大大缩短流规则冲突检测的时间。
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公开(公告)号：CN110167059A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201910428869.9
申请日：2019-05-22
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种边缘计算场景下基站业务量预测方法。本发明使用历史周期的统计信息，综合了用户在移动网络中的移动轨迹，通过结合用户移动轨迹的预测，来达到提高业务量预测精度的目的。同时本发明采用了强化学习方法，不需要过多的人工干预，根据预测的反馈，动态调整预测的参数，具有自适应的优点。
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公开(公告)号：CN110120923A
公开(公告)日：2019-08-13
申请号：CN201910394863.4
申请日：2019-05-13
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04L12/935 , H04L12/947 , G06F16/22
Abstract: 本发明公开了一种基于Hash-Trie的流规则冲突检测方法，充分考虑了流规则的生命周期，作用于流规则的下发阶段，通过在控制器和交换机之间部署中间层，拦截控制器和交换机之间交互报文来获取流规则，在不对控制器进行任何改动的情况下完成流规则的冲突检测；对流规则进行建模，利用优先级、匹配域和动作域来表达流规则，把匹配域字段拆分为精确匹配字段和范围匹配字段，为了加快流规则的匹配过程，通过引入Hash表和Trie树重构流规则的存储结构，大大缩短流规则冲突检测的时间。
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公开(公告)号：CN106059941B
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201610554922.6
申请日：2016-07-14
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04L12/801 , H04L12/803 , H04L12/815
Abstract: 本发明公开了一种消除链路拥塞的骨干网络流量调度方法，通过将原路由的拥塞部分转移到该拥塞部分的代替路径上，从而绕过拥塞链路。在具体针对某条拥塞链路，该拥塞链路上的一些流量会因为太大而找不到合适的备选路径，算法此时会暂时跳过这一条流量，处理下一条流量；当算法遍历完一遍该条拥塞链路上的流量，并且将能迁移出去的流量都迁移之后，链路的拥塞状态还未消除，算法就会对链路上剩余的所有汇聚流进行拆分，将一条较大的汇聚流拆分成几条较小的汇聚流，但最多达到拆分的最大条数限制，这样增加流量找到备选路径的几率，实现了拥塞链路的调整。
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