地铁线网性能分析及最小化韧性损失恢复策略研究

为更好地分析地铁线网性能,并优化其在扰动状态下的恢复策略,采用基于复杂网络的地铁线网性能分析方法,并提出最小化韧性损失恢复策略。鉴于地铁线网复杂网络特征,采用Space L拓扑方法处理地铁线网,并运用复杂网络理论计算线网内各站点的基本参数,包括线网的度、平均路径和线网效率等。其次根据韧性理论以线网效率作为性能指标求解各站点韧性损失,采用遗传算法求解站点恢复序列。最后,以福州市为例,分析其地铁线网的复杂网络特征并进行扰动仿真,比较在多站点失效情况下的最小化韧性损失恢复策略与随机恢复策略的恢复效果。研究结果表明：在多个地铁站点受到扰动失效,采用最小化韧性损失恢复策略能够令地铁线网性能在恢复期间仍处于较优水平,恢复效果明显优于具有不确定性的随机恢复策略。     

WDM网络中带有时延感知的混合区分保护策略

针对WDM光网络中为业务提供恢复时延保证造成网络开销过大的问题,提出一种带有时延感知的混合区分保护策略.该策略感知不同业务的时延要求从而划分业务优先级,然后充分利用P圈恢复速度快和共享通路保护资源利用率高的优点,分别对不同优先级业务进行混合区分保护,从而保证高低优先级业务不同的恢复时延要求;同时,采用遗传-整数线性规划算法选择覆盖全网的最优P圈,并通过链路代价函数均衡网络负载,从而进一步提升P圈的保护性能.仿真结果表明:所提区分保护策略具有较低的网络阻塞率,有效地提升了资源保护效率.     

光突发交换网络中带有可用性感知的快速恢复策略

为了解决光突发交换网络中传统恢复机制简单转发造成备用路径拥塞的问题,提出了一种带有可用性感知的快速恢复策略.该策略根据反馈的节点状态信息感知链路的可用性,对转发的受损业务进行自适应调整,从而有效避免简单转发而导致的节点拥塞现象.仿真结果表明:带有可用性感知的快速恢复策略具有较好的丢包性能,很好地实现了业务区分,增强了网路对高优先级业务的恢复能力.     

带有相遇概率估计的机会网络缓存替换策略

机会网络中节点缓存资源受限,为提高节点缓存利用率,提出一种带有相遇概率估计的缓存替换(CREPE)策略.综合考虑节点的活跃度及有效相遇指数,以分布式的方式估计节点间的相遇概率,并感知给定消息在网络中的扩散程度,动态估计消息的重要程度,以确定消息的替换优先级.结果表明,所提出的缓存替换策略能够有效提高节点缓存利用率,改善网络的投递率、时延与负载性能.     

基于遗传算法的WDM光传送网的优化设计

介绍了网格状结构波分复用 (wavelength- divisionmultiplex,WDM)光传送网中增强网络生存性的两种恢复策略 -链路恢复和通道恢复。讨论了遗传算法 (geneticalgorithm,GA)的原理与实现。提出了一种基于链路恢复的网络资源最优化配置的整数线性规划模型 ,指出在链路波长数受限条件下 ,其优化问题是一种 NP- Hard问题。以该模型为基础 ,利用遗传算法对一个大型格状 WDM光传送网的资源优化配置问题进行了计算。结果显示 :对于该网络 ,采用链路恢复方式可使得网络资源利用率达到 6 4 %,证明了恢复方式在格状网的资源利用率方面较保护方式和自愈环方式更具有优势。     

基于分区结构的P2P目录服务策略

针对当前P2P网络中广泛采用的集中式P2P网络结构,提出一种基于分层结构的分区策略以提高P2P网络的整体性能.实验证明,这种策略优化了P2P网络中的资源索引结构,网络的整体性能得到有效提高.     

一种多协议标记交换网络中的多保护通道恢复策略

提出了一种在多协议标记交换网络中,多个保护通道同时保护一条具有QoS约束的工作通道的故障恢复策略--多保护通道恢复(MRPR)策略.在MRPR中,当一条工作通道被成功建立时,同时为其建立M条保护通道.但此时保护资源并不预留,在故障发生后,根据预先确定的M条保护通道当时的资源利用情况来确定M条保护通道各自承担的保护业务比例,从而实现对工作通道上的业务的恢复.仿真结果表明,与普通通道恢复策略相比,MRPR极大地提高了网络的平均故障恢复性能.     

基于人工蜂群的空间资源受限项目调度算法

空间资源调度问题在满足时间和空间资源约束的前提下,追求项目工期最短以及空间资源利用的最大化,针对该问题对空间资源进行抽象,建立数学模型,在配置空间理论基础上,提出基于人工蜂群的时空资源受限项目调度算法。对不同规模的问题实例采用不同的算法进行对比,结果表明本文算法在相对较短时间内可以获得较优的调度方案。     

基于强化学习的云资源混合式弹性伸缩算法

为解决强化学习(RL)应用于云资源弹性伸缩问题时算法空间随应用规模变化而呈指数级变化、可伸缩性受限、算法训练时间长、收敛慢及设置水平伸缩动作空间时难以兼顾系统性能与稳定性等问题,提出了一种基于强化学习的分组云资源混合式伸缩算法(BGRL)。将应用实例进行逻辑分组,使算法空间固定,解决了算法空间爆炸及可伸缩性受限问题;采用并行学习,加快了学习速度,解决了算法收敛慢的问题;通过汇集多组的学习结果决定水平伸缩动作,解决了现有算法难以同时保证应用稳定性和资源调整及时性的问题;采用水平和垂直两个方向上的混合式伸缩,在保证应用能力范围的同时,解决了局部性能问题。通过重放实际应用数据集而产生的工作负载模式进行云应用仿真,结果表明:BGRL的应用资源量最贴合负载变化,资源利用率最高,稳定在80%左右;在消耗的资源量和违反服务质量请求的百分比方面,比其他算法分别减少了15%～20%和0.1%～3.26%。     

基于粒子群算法的电力通信光纤网络恢复优化

针对电力通信光纤网络的恢复,提出一种基于粒子群算法的电力光纤网络恢复优化算法,算法以电力光纤网络的虚拓扑结构为主要研究对象,模拟鸟群觅食行方式获得网络业务受损节点恢复方案。结果表明,粒子群算法可以快速、有效求得网络恢复问题的优化解,是求解网络恢复问题的一个较好方案。     

基于流类型的SDN数据平面故障恢复算法

软件定义网络(software defined networking,SDN)的网络拓扑中,链路故障恢复目标是保证故障恢复时延在可容忍范围内、减少数据包丢失和节约交换机存储资源.现有研究方法对链路故障恢复考虑了恢复时延、数据包丢失率、网络吞吐量等因素,没有考虑数据流对网络带宽的要求及运营商/用户的一些特殊限制.为了解决以上问题,同时满足故障恢复时延要求和运营商/用户定制化需求,提出了基于流类型的SDN数据平面故障恢复算法(failure recovery algorithm based on flow type in SDN data plane,FR-FT).该方法根据服务质量要求将数据流分为3类,将运营商/客户的定制化需求绑定到不同数据流上,根据对应约束条件对不同类型数据流制定不同故障恢复策略.仿真结果表明,该方法可以减少交换机流表项消耗、故障恢复时延、数据包丢失率.     

基于MST-改进PSO的电-气-热综合能源系统负荷恢复策略

以往故障恢复的研究大多集中在配电网方面且恢复目标仅为单一的负荷恢复量,未考虑资源成本以及能源消耗的 环境保护成本等。对此,本文提出了一种多侧协调优化的多目标负荷恢复策略,该方法不仅实现了网络的重构、较高等级负荷的优先恢复,还实现了系统运行成本最优。在系统发生故障后,分两阶段进行恢复：首先,使用最小生成树对系统结构进行改造,实现系统网络的重构,形成可恢复负荷的最终区域;然后,综合考虑源侧资源购买成本、用户侧切负荷补偿成本以及碳排放环保成本等,构建优化目标函数,使用改进粒子群算法对其进行求解,得到最终恢复方案。通过33节点配电网、14节点气网和6节点热网测试系统仿真,验证了该负荷恢复策略的有效性。     

面向天地一体化网络的计算卸载算法

由于天地一体化网络的计算资源受限、能力迥异等问题,会导致其处理复杂任务的能力减弱,使得重要的任务处理失败.因此,本文构建了一种将任务卸载到本地-骨干-边缘接入节点的三层计算卸载开销模型,并通过基于DQN的最优卸载算法进行最优卸载策略的制定.首先,依据网络中存在的天基骨干节点、边缘接入节点以及地基骨干节点三种类型计算节点(卸载站点)自身的特点,给出了不同卸载站点的时延、能耗的开销表达式以及对应的约束条件. 然后,提出了基于DQN算法来完成低时延、低能耗的卸载过程.仿真结果表明,DQN算法能够提高任务执行的速度,降低终端设备的能耗,有效改善网络中计算节点资源迥异的现状.     

外包再制造下考虑政府补贴的闭环供应链网络均衡

为研究政府补贴模式及补贴水平对再制造决策影响,基于非合作博弈理论建立了外包再制造下考虑政府补贴的闭环供应链网络均衡模型,分析政府补贴的重要性及政府补贴模式和补贴水平的选择,为政府制定补贴策略提供科学依据。结果表明：政府实施补贴策略会刺激消费,促进外包再制造的实现,并达到保护环境、节约资源的目的;在产品回收率低时,政府应实施回收补贴,提高补贴水平,更好地实现资源、环境和实现外包再制造的三重目标;在产品回收率较高时,从资源、环境出发,政府应实施再制造补贴,从外包再制造实现出发,政府应实施回收补贴,控制并降低补贴水平。     

特征图自适应知识蒸馏模型

针对嵌入式和移动设备的计算和存储资源受限, 紧凑型网络优化易收敛至较差局部最优解的问题, 提出一个特征图自适应知识蒸馏模型, 其由特征图适配器和特征图自适应知识蒸馏策略构成. 首先, 特征图适配器通过异构卷积与视觉特征表达模块的堆叠实现特征图尺寸匹配、 教师学生网络特征同步变换及自适应语义信息匹配. 其次, 特征图自适应知识蒸馏策略将适配器嵌入教师网络对其进行重构, 并在训练过程中实现适合用于学生网络隐藏层监督特征的自适应搜索; 利用适配器前部输出提示学生网络前部训练, 实现教师到学生网络的知识迁移, 并在学习率约束条件下进一步优化. 最后, 在图像分类任务数据集cifar-10上进行实验验证, 结果表明, 特征图自适应知识蒸馏模型分类正确率提高0.6%, 推断损失降低65%, 并将收敛至78.2%正确率的时间减少至未迁移时的5.6%.     

RTP-Packets＇ Loss Recovery Scheme Based on Layered Buffer-Routers

This paper introduces an RTP-packets‘ loss recovery scheme in MPEG-4 playback type multicast application model, which is based on retransmission scheme. Through the auxiliary and coordinated buffer playing scheme of layered “buffer-routers”, the RTP-packets‘ loss recovery in limited time is made possible. We consider in the scheme to handle retransmission request with buffer waiting when network congestion occurs. Thus, neither the degree of congestion will be worsened nor the retransmission request will be lost when sending the request to higherlevel buffer router. The RTP-packets‘ loss recovery scheme suggested by us is not only applied to MPEG-4 muhieast application in LAN, but also can be extended to more spacious WAN (wide area network) when user groups comparatively centralize in certain number of local areas.     

基于OpenFlow的光与无线融合接入网控制架构

为了有效提高光接入网网络资源利用率,满足不同用户差异化服务质量(quality of service,QoS)的业务需求,解决不同用户数据流量缺乏动态控制和智能调度的问题,提出一种基于OpenFlow的光与无线融合接入网控制架构。该架构通过部署OpenFlow代理,延伸了控制器的控制深度到光线路终端(optical line terminal,OLT)和光网络单元(optical network unit,ONU),设计了智能化控制权限的动态下放和回收机制,从而实现了功能的整体控制和资源的灵活调度。该控制架构能够以全局视角实时获取网络、用户及业务信息,根据网络状态以及网络资源的情况,动态灵活智能地制定和调整各个交换节点的数据处理规则,实现资源优化配置,可以有效提高网络资源利用率和满足不同用户差异化的业务需求。     

间断连接无线网络中能量有效的数据转发策略

针对间断连接无线网络中节点能量有限、节点间相遇持续时间较短和网络资源无法得到充分利用的问题,提出一种带有自适应异步唤醒的数据转发策略,综合考虑节点能耗和休眠机制,并结合灰色模型预测节点间相遇持续时间,优化节点探测阶段和数据转发阶段的能耗,进而实现高效数据转发的目的。结果表明：所提出的数据转发策略能够有效利用节点剩余能量和通信机会。与现有的转发策略相比,该策略能够在低能耗下有效改善网络的探测成功率和通信时延。     

慢跳频GSM网络中一种基于专用频段的动态频率分配方案

在实际小区载频数有限（2～6个）的条件下,针对其共用频段和专用频段两种不同分配方式,从质量和容量两方面分析了慢跳频对GSM系统改善的程度,结果显示,慢跳频对GSM网络性能改善的程度不仅与小区载频数目有关,且与频率分配方式有关,在专用频段方案的基础上,对GSM慢跳频系统提出了一种动态频率分配暂借信道方案,以解决突发性话务拥塞的问题,理论和仿真分析表明,这种方案能较好地解决单个小区的突发话务拥塞。