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公开(公告)号：CN114968554A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210362867.6
申请日：2022-04-07
Applicant: 西北大学
Abstract: 本发明提供了一种基于核函数映射方式的鲸鱼算法的工作流云调度方法，包括：步骤1，创建拓扑图；步骤2，创建云环境下的云任务；步骤3，创建云环境的调度器的模型；步骤4，云环境下的目标函数；步骤5，创建基于核函数映射方式的鲸鱼算法的工作流云调度器。本发明通过结合核函数的从低维向高维的映射的映射函数，将任务映射到每个主机上通过该映射函数，该映射可以表示该任务在告诉每个主机该任务的分配主机，在鲸鱼算法进行迭代的过程中，每个主机根据相应的映射信息来计算下一次的位置，通过该方法可以有效的保留任务在主机上的信息。
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公开(公告)号：CN114968554B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202210362867.6
申请日：2022-04-07
Applicant: 西北大学
Abstract: 本发明提供了一种基于核函数映射方式的鲸鱼算法的工作流云调度方法，包括：步骤1，创建拓扑图；步骤2，创建云环境下的云任务；步骤3，创建云环境的调度器的模型；步骤4，云环境下的目标函数；步骤5，创建基于核函数映射方式的鲸鱼算法的工作流云调度器。本发明通过结合核函数的从低维向高维的映射的映射函数，将任务映射到每个主机上通过该映射函数，该映射可以表示该任务在告诉每个主机该任务的分配主机，在鲸鱼算法进行迭代的过程中，每个主机根据相应的映射信息来计算下一次的位置，通过该方法可以有效的保留任务在主机上的信息。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115396315B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202210904689.5
申请日：2022-07-29
Applicant: 西北大学
IPC: H04L41/0896
Abstract: 本发明提供一种基于高性能网络的数据中心间多类别混合流带宽调度方法，该方法包括以下步骤：步骤一，在高性能网络上传输给定的批量数据中心之间的多个请求，这些请求按流量标准分为不同类别的请求并标识；步骤二，对于步骤一中得到的所述的多个请求按照基于截止时间的任务循环机制排序算法进行排序，最终得到所有任务循环输出的排序好的请求序列；步骤三，将步骤二得到的每个任务循环中的所有请求进行计算；步骤四，将步骤三得到的调度成功请求数量和调度比率α，根据调度算法和用户满意度计算公式得到用户满意度。本发明实现了对不同类别流量的公平性调度，同时提高总体调度成功率，从而提升用户的满意度。
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公开(公告)号：CN114826925B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202210347575.5
申请日：2022-04-01
Applicant: 西北大学
IPC: H04L41/0896
Abstract: 本发明提供了一种数据中心间基于成本时序的大数据传输带宽调度方法，包括：步骤1，对给定的多个数据传输带宽预留请求进行优先级排序；步骤2，对排序后的数据传输带宽预留请求按顺序调度；步骤3，当前请求调度成功，计算请求实际传输时间及相应传输时隙；步骤4，更新时间点列表TimePointList，更新路径中各链路的时隙带宽，继续调度下一个请求，即将下一个请求作为当前请求，执行步骤2，直至完成所有请求的调度。本发明的方法以最小化数据传输成本为目的，在最大传输带宽和截止时间约束下，兼顾不同时间链路成本和带宽资源的差异，自适应带宽预留，降低单位带宽传输代价。
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公开(公告)号：CN115396315A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202210904689.5
申请日：2022-07-29
Applicant: 西北大学
IPC: H04L41/0896
Abstract: 本发明提供一种基于高性能网络的数据中心间多类别混合流带宽调度方法，该方法包括以下步骤：步骤一，在高性能网络上传输给定的批量数据中心之间的多个请求，这些请求按流量标准分为不同类别的请求并标识；步骤二，对于步骤一中得到的所述的多个请求按照基于截止时间的任务循环机制排序算法进行排序，最终得到所有任务循环输出的排序好的请求序列；步骤三，将步骤二得到的每个任务循环中的所有请求进行计算；步骤四，将步骤三得到的调度成功请求数量和调度比率α，根据调度算法和用户满意度计算公式得到用户满意度。本发明实现了对不同类别流量的公平性调度，同时提高总体调度成功率，从而提升用户的满意度。
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公开(公告)号：CN114844679A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210367801.6
申请日：2022-04-08
Applicant: 西北大学
Abstract: 本发明提供一种SDN中基于MCA‑KMeans算法的分布式拒绝服务攻击检测方法，包括：步骤3，获取到流表信息后，计算得到T周期内的特征数值，形成计算得到的数据集；所述的特征数值包括源端口熵值、目的IP地址熵值和数据包的平均值；步骤4，针对每一个交换机，使用步骤3计算得到的数据集作为输入数据，然后将数据用于聚类算法分类模型进行训练，通过t次迭代直到质心不再发生变化后得到多元数据分析和聚类算法的分布式拒绝服务攻击模型。本发明能够快速、实时、准确检测攻击，并定位攻击主机删除攻击数据，尽可能的保护软件定义网络的安全，减少网络资源的消耗，减少检测攻击所需的时间，提高攻击检测的准确率。
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公开(公告)号：CN114826925A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210347575.5
申请日：2022-04-01
Applicant: 西北大学
IPC: H04L41/0896
Abstract: 本发明提供了一种数据中心间基于成本时序的大数据传输带宽调度方法，包括：步骤1，对给定的多个数据传输带宽预留请求进行优先级排序；步骤2，对排序后的数据传输带宽预留请求按顺序调度；步骤3，当前请求调度成功，计算请求实际传输时间及相应传输时隙；步骤4，更新时间点列表TimePointList，更新路径中各链路的时隙带宽，继续调度下一个请求，即将下一个请求作为当前请求，执行步骤2，直至完成所有请求的调度。本发明的方法以最小化数据传输成本为目的，在最大传输带宽和截止时间约束下，兼顾不同时间链路成本和带宽资源的差异，自适应带宽预留，降低单位带宽传输代价。
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