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基于强化学习的大规模多模Mesh网络联合路由选择及资源调度算法
被引量：
1
1
作者
朱晓荣
贺
楚
闳
《电子与信息学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第7期2773-2782,共10页
为了平衡新型电力系统中大规模多模Mesh网络的传输可靠性和效率,该文在对优化问题进行描述和分析的基础上提出一种基于强化学习的大规模多模Mesh网络联合路由选择及资源调度算法,分为两个阶段。在第1阶段中,根据网络拓扑结构信息和业务...
为了平衡新型电力系统中大规模多模Mesh网络的传输可靠性和效率,该文在对优化问题进行描述和分析的基础上提出一种基于强化学习的大规模多模Mesh网络联合路由选择及资源调度算法,分为两个阶段。在第1阶段中,根据网络拓扑结构信息和业务需求,利用一种多条最短路径路由算法,输出所有最短路径。在第2阶段中,提出一种基于多臂老虎机(MAB)的资源调度算法,该算法基于得到的最短路径集合构建MAB的摇臂,然后根据业务需求计算回报,最终给出最优的路由选择及资源调度方式用于业务传输。仿真结果表明,所提算法能够满足不同的业务传输需求,实现端到端路径的平均时延和平均传输成功率的高效平衡。
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关键词
MESH网络
路由选择
资源调度
多臂老虎机
强化学习
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职称材料
基于知识图谱的5G网络故障分析方法
被引量：
4
2
作者
谷奉锦
贺
楚
闳
+2 位作者
潘庆亚
王晔
朱晓荣
《无线电通信技术》
2022年第4期751-757,共7页
随着移动通信网络的发展,未来网络逐渐趋于异构化、密集化,如何对网络故障进行高效的诊断与分析面临着巨大挑战。传统基于数据的网络故障诊断方法存在可解释性差、应用性低等问题,结合知识图谱技术,提出了一种基于知识和数据双驱动的网...
随着移动通信网络的发展,未来网络逐渐趋于异构化、密集化,如何对网络故障进行高效的诊断与分析面临着巨大挑战。传统基于数据的网络故障诊断方法存在可解释性差、应用性低等问题,结合知识图谱技术,提出了一种基于知识和数据双驱动的网络故障分析方法。首先通过本体构建、知识抽取以及知识融合等步骤利用Neo4j图数据库搭建面向网络故障诊断的知识图谱;然后结合机器学习进行智能化网络故障诊断与分析,将网络故障诊断问题拆分成不同子问题,对比不同机器学习算法的准确性,为不同诊断问题匹配准确度最高的机器学习算法;并利用Neo4j图数据库提出基于子图匹配的知识检索方法,将网络分析结果以知识图谱子图的形式展示。仿真结果表明,所提方法可以有效提高网络故障诊断的准确性,提高了在实际工程中的应用性。
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关键词
知识图谱
故障诊断
机器学习
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职称材料
题名
基于强化学习的大规模多模Mesh网络联合路由选择及资源调度算法
被引量：
1
1
作者
朱晓荣
贺
楚
闳
机构
南京邮电大学通信与信息工程学院
出处
《电子与信息学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第7期2773-2782,共10页
基金
国家自然科学基金(92367102,92067101)
江苏省重点研发计划(BE2021013-3)。
文摘
为了平衡新型电力系统中大规模多模Mesh网络的传输可靠性和效率,该文在对优化问题进行描述和分析的基础上提出一种基于强化学习的大规模多模Mesh网络联合路由选择及资源调度算法,分为两个阶段。在第1阶段中,根据网络拓扑结构信息和业务需求,利用一种多条最短路径路由算法,输出所有最短路径。在第2阶段中,提出一种基于多臂老虎机(MAB)的资源调度算法,该算法基于得到的最短路径集合构建MAB的摇臂,然后根据业务需求计算回报,最终给出最优的路由选择及资源调度方式用于业务传输。仿真结果表明,所提算法能够满足不同的业务传输需求,实现端到端路径的平均时延和平均传输成功率的高效平衡。
关键词
MESH网络
路由选择
资源调度
多臂老虎机
强化学习
Keywords
Mesh networks
Routing selection
Resource scheduling
Multi-Armed Bandit(MAB)
Reinforcement learning
分类号
TN915.85 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于知识图谱的5G网络故障分析方法
被引量：
4
2
作者
谷奉锦
贺
楚
闳
潘庆亚
王晔
朱晓荣
机构
南京邮电大学江苏省无线通信重点实验室
中国移动通信集团江苏有限公司
出处
《无线电通信技术》
2022年第4期751-757,共7页
基金
国家自然科学基金(61871237,92067101)
江苏省重点研发计划(BE2021013-3)。
文摘
随着移动通信网络的发展,未来网络逐渐趋于异构化、密集化,如何对网络故障进行高效的诊断与分析面临着巨大挑战。传统基于数据的网络故障诊断方法存在可解释性差、应用性低等问题,结合知识图谱技术,提出了一种基于知识和数据双驱动的网络故障分析方法。首先通过本体构建、知识抽取以及知识融合等步骤利用Neo4j图数据库搭建面向网络故障诊断的知识图谱;然后结合机器学习进行智能化网络故障诊断与分析,将网络故障诊断问题拆分成不同子问题,对比不同机器学习算法的准确性,为不同诊断问题匹配准确度最高的机器学习算法;并利用Neo4j图数据库提出基于子图匹配的知识检索方法,将网络分析结果以知识图谱子图的形式展示。仿真结果表明,所提方法可以有效提高网络故障诊断的准确性,提高了在实际工程中的应用性。
关键词
知识图谱
故障诊断
机器学习
Keywords
knowledge graph
fault diagnosis
machine learning
分类号
TN915.85 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于强化学习的大规模多模Mesh网络联合路由选择及资源调度算法
朱晓荣
贺
楚
闳
《电子与信息学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
下载PDF
职称材料
2
基于知识图谱的5G网络故障分析方法
谷奉锦
贺
楚
闳
潘庆亚
王晔
朱晓荣
《无线电通信技术》
2022
4
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职称材料
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