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1.
林春莺 《集美大学学报(自然科学版)》2021,26(6):569-576
针对传统的CDN流量调度系统大多采用启发式方法或规划方法,存在维护成本高,实时性不足等缺点,提出一种基于深度强化学习的CDN流量调度系统设计框架。该框架基于马尔科夫链设计了故障告警网络来触发调度,建立了基于stacking模型的质量评估奖励函数,并在此基础上对流量调度进行定义和建模,构建了基于DQN的深度强化学习模型。最后,通过仿真实验验证了该调度框架的有效性。 相似文献
2.
《聊城大学学报(自然科学版)》2021,(1):28-35
光网络虚拟化技术的发展促进了在不同用户和应用程序之间的光纤网络物理基础设施共享。然而,光纤传输链路的非线性损伤对于系统的频谱效率、网络利用率等性能有一定影响。本文首先介绍了一种集成式虚拟网络映射机制,描述了该机制的实现原理。接着,在考虑了光纤传输非线性损伤的情况下,设计了一种基于OFDM比特负载的虚拟光网络嵌入算法(BL-VONE),并将其与基于单一调制机制的虚拟光网络嵌入算法(UM-VONE)进行比较。仿真结果表明提出的算法相较于基于单一调制机制的算法,可以提高约9%的频谱利用率和约9%的传输效率。 相似文献
3.
目前在构建虚拟网络时, 为满足用户动态变化的带宽需求, 虚拟网络控制平台通常把虚拟链路带宽设置为流量最大值, 一定程度上造成了资源浪费。针对这一问题, 提出一种基于混合流量预测的虚拟网络拓扑重构方法, 利用基于参数优化选择的混合流量预测算法对下一周期的网络流量进行预测, 根据流量预测结果进行拓扑重构, 在避免出现乒乓效应的同时节省更多带宽资源。为了提高流量预测算法的精度与效率, 首先采用小波分解方法将流量数据分解为高频的细节时间序列和低频的近似时间序列, 然后利用基于粒子群优化的相空间重构方法, 对该时间序列进行特征提取构建训练样本。之后分别采用混沌模型对细节时间序列进行训练预测, 采用极限学习机(extreme learning machine, ELM)神经网络对近似时间序列进行训练预测。仿真结果表明, 所提的流量预测算法在保证预测精度的同时, 运行时间更短, 预测效率更高, 进而保证了拓扑重构方法可以节省更多的带宽资源。 相似文献
4.
为了制备出不同光电性能的氧化铋薄膜,并明晰其性能机理,以便后续研究与氧化锌薄膜复合成压敏薄膜.采用磁控溅射法,改变溅射气氛中氧气和氩气的流量比,在玻璃衬底上制备出了三个氧化铋薄膜样品,并对其微观形貌、结构及光电性能进行了测试分析.结果表明:溅射气氛中的氧氩流量比对薄膜微结构及光电性能影响显著;不同氧氩流量比制备的Bi2 O3薄膜中均含BiO2和Bi杂相,且随着氧氩流量比由0:40增大至4:36,薄膜中Bi含量减少,BiO2增加;薄膜颜色由黑变黄;沉积速率由14 nm/min减少至12 nm/min;晶粒尺寸增大,表面趋向致密均匀,可见光区透过率由0.25%增加到56.73%;禁带宽度由0增加到3.17 eV;载流子浓度、导电性能急剧降低,调节溅射气氛中氧氩流量比可有效控制氧化铋薄膜的禁带宽度,载流子浓度等,从而获得不同光电性能的薄膜样品. 相似文献
5.
自驱动粒子系统在生物系统、交通运输系统领域具有广泛的应用价值.本文提出了一维双向自驱动粒子模型,在模型中考虑粒子的跳跃、粒子间的换位等行为.运用模拟仿真方法分别讨论了左右向移动的粒子密度比、换位概率、跳跃率对系统流量的影响,结果表明:两种粒子的比例越接近,系统流率越大;在密度位于中段区域时(0.3<ρ<0.8),粒子跳跃概率越高,系统流率就越大;对向粒子交换概率越大,系统流率越大,流率-密度曲线由非单调转变为单调递增;系统没有出现回滞现象.这些研究结果有助于理解非平衡态系统的一些重要性质. 相似文献
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