检索结果-内蒙古大学图书馆

电子与信息学报 2019年第7期41卷 1533-1539页

作者：唐伦魏延南马润琳贺小雨陈前斌重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学移动通信技术重点实验室重庆400065

针对现有研究中缺乏云无线接入网络(C-RAN)场景下对网络切片高效的动态资源分配方案的问题,该文提出一种虚拟化C-RAN网络下的网络切片虚拟资源分配算法。首先基于受限马尔可夫决策过程(CMDP)理论建立了一个虚拟化C-RAN场景下的随机优化... 详细信息

针对现有研究中缺乏云无线接入网络(C-RAN)场景下对网络切片高效的动态资源分配方案的问题,该文提出一种虚拟化C-RAN网络下的网络切片虚拟资源分配算法。首先基于受限马尔可夫决策过程(CMDP)理论建立了一个虚拟化C-RAN场景下的随机优化模型,该模型以最大化平均切片和速率为目标,同时受限于各切片平均时延约束以及网络平均回传链路带宽消耗约束。其次,为了克服CMDP优化问题中难以准确掌握系统状态转移概率的问题,引入决策后状态(PDS)的概念,将其作为一种"中间状态"描述系统在已知动态发生后,但在未知动态发生前所处的状态,其包含了所有与系统状态转移有关的已知信息。最后,提出一种基于在线学习的网络切片虚拟资源分配算法,其在每个离散的资源调度时隙内会根据当前系统状态为每个网络切片分配合适的资源块数量以及缓存资源。仿真结果表明,该算法能有效地满足各切片的服务质量(QoS)需求,降低网络回传链路带宽消耗的压力并同时提升系统吞吐量。

关键词： 5G网络切片云无线接入网络资源分配马尔可夫决策过程

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基于迁移演员-评论家学习的服务功能链部署算法

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电子与信息学报 2020年第11期42卷 2671-2679页

作者：唐伦贺小雨王晓陈前斌重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学移动通信技术重点实验室重庆400065

针对5G网络切片环境下由于业务请求的随机性和未知性导致的资源分配不合理从而引起的系统高时延问题,该文提出了一种基于迁移演员-评论家(A-C)学习的服务功能链(SFC)部署算法(TACA)。首先,该算法建立基于虚拟网络功能放置、计算资源、... 详细信息

针对5G网络切片环境下由于业务请求的随机性和未知性导致的资源分配不合理从而引起的系统高时延问题,该文提出了一种基于迁移演员-评论家(A-C)学习的服务功能链(SFC)部署算法(TACA)。首先,该算法建立基于虚拟网络功能放置、计算资源、链路带宽资源和前传网络资源联合分配的端到端时延最小化模型,并将其转化为离散时间马尔可夫决策过程(MDP)。而后,在该MDP中采用A-C学习算法与环境进行不断交互动态调整SFC部署策略,优化端到端时延。进一步,为了实现并加速该A-C算法在其他相似目标任务中(如业务请求到达率普遍更高)的收敛过程,采用迁移A-C学习算法实现利用源任务学习的SFC部署知识快速寻找目标任务中的部署策略。仿真结果表明,该文所提算法能够减小且稳定SFC业务数据包的队列积压,优化系统端到端时延,并提高资源利用率。

关键词：网络切片服务功能链部署马尔可夫决策过程演员-评论家学习迁移学习

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异构云无线接入网架构下面向混合能源供应的动态资源分配及能源管理算法

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电子与信息学报 2020年第6期42卷 1428-1435页

作者：陈前斌谭颀魏延南贺兰钦唐伦重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学移动通信技术重点实验室重庆400065

针对面向混合能源供应的5G异构云无线接入网(H-CRANs)网络架构下的动态资源分配和能源管理问题,该文提出一种基于深度强化学习的动态网络资源分配及能源管理算法。首先,由于可再生能源到达的波动性及用户数据业务到达的随机性,同时考虑... 详细信息

针对面向混合能源供应的5G异构云无线接入网(H-CRANs)网络架构下的动态资源分配和能源管理问题,该文提出一种基于深度强化学习的动态网络资源分配及能源管理算法。首先,由于可再生能源到达的波动性及用户数据业务到达的随机性,同时考虑到系统的稳定性、能源的可持续性以及用户的服务质量(QoS)需求,将H-CRANs网络下的资源分配以及能源管理问题建立为一个以最大化服务提供商平均净收益为目标的受限无穷时间马尔科夫决策过程(CMDP)。然后,使用拉格朗日乘子法将所提CMDP问题转换为一个非受限的马尔科夫决策过程(MDP)问题。最后,因为行为空间与状态空间都是连续值集合,因此该文利用深度强化学习解决上述MDP问题。仿真结果表明,该文所提算法可有效保证用户QoS及能量可持续性的同时,提升了服务提供商的平均净收益,降低了能耗。

关键词：异构云无线接入网混合能源资源分配能源管理深度强化学习

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基于多智能体柔性演员-评论家学习的服务功能链部署算法

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电子与信息学报 2023年第8期45卷 2893-2901页

作者：唐伦李师锐杜雨聪陈前斌重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学移动通信技术重点实验室重庆400065

针对网络功能虚拟化(NFV)架构下业务请求动态变化引起的服务功能链(SFC)部署优化问题,该文提出一种基于多智能体柔性演员-评论家(MASAC)学习的SFC部署优化算法。首先,建立资源负载惩罚、SFC部署成本和时延成本最小化的模型,同时受限于SF... 详细信息

针对网络功能虚拟化(NFV)架构下业务请求动态变化引起的服务功能链(SFC)部署优化问题,该文提出一种基于多智能体柔性演员-评论家(MASAC)学习的SFC部署优化算法。首先,建立资源负载惩罚、SFC部署成本和时延成本最小化的模型,同时受限于SFC端到端时延和网络资源预留阈值约束。其次,将随机优化问题转化为马尔可夫决策过程(MDP),实现SFC动态部署和资源的均衡调度,还进一步提出基于业务分工的多决策者编排方案。最后,在分布式多智能体系统中采用柔性演员-评论家(SAC)算法以增强探索能力,并引入了中央注意力机制和优势函数,能够动态和有选择性地关注获取更大部署回报的信息。仿真结果表明,所提算法可以实现负载惩罚、时延和部署成本的优化,并随业务请求量的增加能更好地扩展。

关键词：网络功能虚拟化服务功能链柔性演员-评论家学习多智能体强化学习

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基于云雾混合计算的车联网联合资源分配算法

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电子与信息学报 2020年第8期42卷 1926-1933页

作者：唐伦肖娇魏延南赵国繁陈前斌重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学移动通信技术重点实验室重庆400065

针对车联网业务的低时延、低功耗需求及海量设备计算卸载引起的网络拥塞问题,该文提出一种在云雾混合网络架构下的联合计算卸载、计算资源和无线资源分配算法(JODRAA)。首先,该算法考虑将云计算与雾计算结合,以最大时延作为约束,建立最... 详细信息

针对车联网业务的低时延、低功耗需求及海量设备计算卸载引起的网络拥塞问题,该文提出一种在云雾混合网络架构下的联合计算卸载、计算资源和无线资源分配算法(JODRAA)。首先,该算法考虑将云计算与雾计算结合,以最大时延作为约束,建立最小化系统能耗和资源成本的资源优化模型。其次,将原问题转化为标准二次约束二次规划(QCQP)问题,并设计一种低复杂度的联合卸载决策和计算资源分配算法。进一步,针对海量设备计算卸载引起的网络拥塞问题,建立卸载用户接入请求队列的上溢概率估计模型,提出一种基于在线测量的雾节点时频资源配置算法。最后,借助分式规划理论和拉格朗日对偶分解方法得到迭代的带宽和功率分配策略。仿真结果表明,该文算法可以在满足时延需求的前提下,最小化系统能耗和资源成本。

关键词：车联网雾计算计算卸载资源分配

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基于5G接入网络的多优先级虚拟网络功能迁移开销与网络能耗联合优化算法

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电子与信息学报 2019年第9期41卷 2079-2086页

作者：唐伦杨恒马润琳陈前斌重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学移动通信技术重点实验室重庆400065

针对5G接入网络中虚拟网络功能(VNF)部署完成后,其资源需求发生动态变化,导致网络中物理机(PM)资源利用率过高或过低这一问题,该文首先将网络中PM的资源使用情况划分5个不同分区,提出一种多优先级VNF迁移请求队列调度模型。其次基于该模... 详细信息

针对5G接入网络中虚拟网络功能(VNF)部署完成后,其资源需求发生动态变化,导致网络中物理机(PM)资源利用率过高或过低这一问题,该文首先将网络中PM的资源使用情况划分5个不同分区,提出一种多优先级VNF迁移请求队列调度模型。其次基于该模型,对VNF迁移开销的最小化及网络能耗的最小化建立联合优化模型。最后提出一种基于5G接入网络的多优先级VNF迁移开销与网络能耗联合优化算法对其进行求解。仿真结果表明,该算法在有效实现VNF迁移开销与网络能耗折中的同时,提高了PM资源利用率,保证了PM性能并均衡各PM负载。

关键词： 5G接入网络虚拟网络功能迁移开销网络能耗

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基于自适应梯度压缩的高效联邦学习通信机制研究

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电子与信息学报 2023年第1期45卷 227-234页

作者：唐伦汪智平蒲昊吴壮陈前斌重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学移动通信技术重点实验室重庆400065

针对物联网(IoTs)场景下,联邦学习(FL)过程中大量设备节点之间因冗余的梯度交互通信而带来的不可忽视的通信成本问题,该文提出一种阈值自适应的梯度通信压缩机制。首先,引用了一种基于边缘-联邦学习的高效通信(CE-EDFL)机制,其中边缘服... 详细信息

针对物联网(IoTs)场景下,联邦学习(FL)过程中大量设备节点之间因冗余的梯度交互通信而带来的不可忽视的通信成本问题,该文提出一种阈值自适应的梯度通信压缩机制。首先,引用了一种基于边缘-联邦学习的高效通信(CE-EDFL)机制,其中边缘服务器作为中介设备执行设备端的本地模型聚合,云端执行边缘服务器模型聚合及新参数下发。其次,为进一步降低联邦学习检测时的通信开销,提出一种阈值自适应的梯度压缩机制(ALAG),通过对本地模型梯度参数压缩,减少设备端与边缘服务器之间的冗余通信。实验结果表明,所提算法能够在大规模物联网设备场景下,在保障深度学习任务完成准确率的同时,通过降低梯度交互通信次数,有效地提升了模型整体通信效率。

关键词：联邦学习边缘计算通信优化梯度压缩

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云雾混合网络下基于多智能体架构的资源分配及卸载决策研究

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电子与信息学报 2021年第9期43卷 2654-2662页

作者：陈前斌谭颀贺兰钦唐伦重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学移动通信技术重点实验室重庆400065

针对D2D辅助的云雾混合架构下资源分配及任务卸载决策优化问题,该文提出一种基于多智能体架构深度强化学习的资源分配及卸载决策算法。首先,该算法考虑激励约束、能量约束以及网络资源约束,联合优化无线资源分配、计算资源分配以及卸载... 详细信息

针对D2D辅助的云雾混合架构下资源分配及任务卸载决策优化问题,该文提出一种基于多智能体架构深度强化学习的资源分配及卸载决策算法。首先,该算法考虑激励约束、能量约束以及网络资源约束,联合优化无线资源分配、计算资源分配以及卸载决策,建立了最大化系统总用户体验质量(QoE)的随机优化模型,并进一步将其转化为MDP问题。其次,该算法将原MDP问题进行因式分解,并建立马尔可夫博弈模型。然后,基于行动者-评判家(AC)算法提出一种集中式训练、分布式执行机制。在集中式训练过程中,多智能体通过协作获取全局信息,实现资源分配及任务卸载决策策略优化,在训练过程结束后,各智能体独立地根据当前系统状态及策略进行资源分配及任务卸载。最后,仿真结果表明,该算法可以有效提升用户QoE,并降低了时延及能耗。

关键词：云雾混合 D2D 多智能体资源分配计算卸载

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基于时延感知的5G网络切片节点和链路映射算法

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北京邮电大学学报 2018年第6期41卷 71-77页

作者：唐伦杨恒赵国繁王耀玮陈前斌重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学移动通信技术重点实验室重庆400065

针对第5代移动通信系统(5G)网络切片映射过程中,在满足系统时延要求的情况下,使资源调度最优化的问题,提出了一种基于时延感知的5G网络切片节点和链路映射成本最小化算法.该算法在网络功能虚拟化管理和编排器及各网络功能服务器处建立... 详细信息

针对第5代移动通信系统(5G)网络切片映射过程中,在满足系统时延要求的情况下,使资源调度最优化的问题,提出了一种基于时延感知的5G网络切片节点和链路映射成本最小化算法.该算法在网络功能虚拟化管理和编排器及各网络功能服务器处建立两级队列动态调度模型,感知系统中当前队列积压状态并进行动态调度,使系统队列积压始终维持在稳定的较小值,采用Lyapunov随机优化方法,实现对映射成本与系统时延的平衡控制.仿真结果表明,所提算法可在满足系统时延要求的同时,最优化资源调度,进而使得5G网络切片映射成本最小.

关键词：网络切片映射算法时延 Lyapunov

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面向可靠性的5G网络切片重构及映射算法

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电子与信息学报 2020年第6期42卷 1478-1485页

作者：赵国繁唐伦胡彦娟赵培培陈前斌重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学移动通信技术重点实验室重庆400065

针对传统网络切片映射方法资源利用率低且可靠性差的问题,该文提出了可靠性感知的网络切片(NS)重构及映射策略(RNSRE)。首先,建立了面向可靠性和资源的网络切片可靠映射效用函数。其次,综合考虑虚拟网络功能(VNF)的资源需求和位置约束,... 详细信息

针对传统网络切片映射方法资源利用率低且可靠性差的问题,该文提出了可靠性感知的网络切片(NS)重构及映射策略(RNSRE)。首先,建立了面向可靠性和资源的网络切片可靠映射效用函数。其次,综合考虑虚拟网络功能(VNF)的资源需求和位置约束,提出了一种VNF可靠性需求的度量方法。在此基础上,以最大化VNF可靠部署收益的同时最小化链路带宽资源开销为目标,建立了切片可靠映射整数线性规划模型。最后,针对不同的网络切片类型,提出了基于邻域搜索的网络切片映射算法和关键VNF备份的网络切片重构映射算法。仿真结果表明,所提算法在满足VNF可靠性需求的同时,提高了资源利用率,降低了映射的开销。

关键词： 5G网络切片可靠映射资源利用率

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