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MEC中基于改进遗传模拟退火算法的虚拟网络功能部署策略 被引量：20
1
作者 陈卓 冯钢 +1 位作者 刘怡静 周杨 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第4期70-80,共11页
为了有效改善多集群共存的移动边缘网络中业务流端到端服务时延,提出了一种基于改进遗传模拟退火算法的虚拟网络功能部署策略。通过开放Jackson排队网络对移动业务流的时延进行最优化建模,在证明其NP性的基础上提出了将遗传算法与模拟... 为了有效改善多集群共存的移动边缘网络中业务流端到端服务时延,提出了一种基于改进遗传模拟退火算法的虚拟网络功能部署策略。通过开放Jackson排队网络对移动业务流的时延进行最优化建模,在证明其NP性的基础上提出了将遗传算法与模拟退火算法相结合的求解策略,该策略通过对服务节点的提前映射机制避免了可能带来的网络拥塞,并通过个体的约束性判断和纠正遗传的方法避免了局部最优的出现。在不同的服务请求量、服务节点规模、集群数量及虚拟网络功能之间的逻辑连接关系等参数下的对比实验表明,该策略能提供更低时延的端到端服务,使时延敏感类移动业务获得更好体验。 展开更多
关键词 移动边缘计算 虚拟网络功能 服务时延 遗传模拟退火算法
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一种基于多属性权重的分类数据子空间聚类算法 被引量：19
2
作者 庞宁 张继福 秦啸 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第3期517-532,共16页
采用多属性频率权重以及多目标簇集质量聚类准则,提出一种分类数据子空间聚类算法.该算法利用粗糙集理论中的等价类,定义了一种多属性权重计算方法,有效地提高了属性的聚类区分能力;在多目标簇集质量函数的基础上,采用层次凝聚策略,迭... 采用多属性频率权重以及多目标簇集质量聚类准则,提出一种分类数据子空间聚类算法.该算法利用粗糙集理论中的等价类,定义了一种多属性权重计算方法,有效地提高了属性的聚类区分能力;在多目标簇集质量函数的基础上,采用层次凝聚策略,迭代合并子簇,有效地度量了各类尺度的聚类簇;利用区间离散度,解决了使用阈值删除噪音点所带来的参数问题;利用属性对簇的依附程度,确定了聚类簇的属性相关子空间,提高了聚类簇的可理解性.最后,采用人工合成、UCI和恒星光谱数据集,实验验证了该聚类算法的可行性和有效性. 展开更多
关键词 分类数据聚类 多属性频率 多目标簇集质量 属性相关子空间 区间离散度
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运营商网络中面向时延优化的服务功能链迁移重配置策略 被引量：10
3
作者 陈卓 冯钢 +1 位作者 刘蓓 周杨 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第9期2229-2237,共9页
在引入网络功能虚拟化(NFV)后,运营商能基于通用的计算和网络平台提供更具弹性的服务.本文研究基于NFV的运营商网络中的服务功能链(SFC)的迁移重配置问题.首先分析了业务流的动态性导致的运营商网络中资源利用率下降和负载不均的问题,... 在引入网络功能虚拟化(NFV)后,运营商能基于通用的计算和网络平台提供更具弹性的服务.本文研究基于NFV的运营商网络中的服务功能链(SFC)的迁移重配置问题.首先分析了业务流的动态性导致的运营商网络中资源利用率下降和负载不均的问题,然后在将计算资源、网络资源和业务流端到端限制等条件纳入考虑的基础上,建立了面向业务流服务时延优化的数学模型,并证明了SFC迁移重配置问题的NP性.进一步基于遗传算法提出了一种易于部署的启发式SFC迁移重配置策略.通过详细的对比实验表明算法在端到端时延、链路带宽资源占用率和通用服务器资源占用率等关键指标上优于其它方案12.3%、10.9%和15.8%以上.这进一步说明所提出方案通过对运营商网络资源的合理调配,在保证业务流服务质量的同时有效改善了资源利用效率. 展开更多
关键词 网络功能虚拟化 服务功能链 运营商网络 遗传算法
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一种面向联邦学习对抗攻击的选择性防御策略
4
作者 陈卓 江辉 周杨 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期1119-1127,共9页
联邦学习(FL)基于终端本地的学习以及终端与服务器之间持续地模型参数交互完成模型训练,有效地解决了集中式机器学习模型存在的数据泄露和隐私风险。但由于参与联邦学习的多个恶意终端能够在进行本地学习的过程中通过输入微小扰动即可... 联邦学习(FL)基于终端本地的学习以及终端与服务器之间持续地模型参数交互完成模型训练,有效地解决了集中式机器学习模型存在的数据泄露和隐私风险。但由于参与联邦学习的多个恶意终端能够在进行本地学习的过程中通过输入微小扰动即可实现对抗性攻击,并进而导致全局模型输出不正确的结果。该文提出一种有效的联邦防御策略-SelectiveFL,该策略首先建立起一个选择性联邦防御框架,然后通过在终端进行对抗性训练提取攻击特性的基础上,在服务器端对上传的本地模型更新的同时根据攻击特性进行选择性聚合,最终得到多个适应性的防御模型。该文在多个具有代表性的基准数据集上评估了所提出的防御方法。实验结果表明,与已有研究工作相比能够提升模型准确率提高了2%~11%。 展开更多
关键词 联邦学习 对抗性攻击 防御机制 对抗性训练
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运营商网络中面向资源碎片优化的网络服务链构建策略 被引量：5
5
作者 陈卓 冯钢 +1 位作者 刘蓓 周杨 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第4期763-769,共7页
网络功能虚拟化(NFV)的引入使得运营商网络的网络功能不再依赖于专用硬件设备且服务能力更具弹性。为更有效地使用基于NFV的运营商网络中的资源,该文提出一种网络服务链(NSC)的优化构建策略。和已有研究工作不同,该文从减少因计算资源... 网络功能虚拟化(NFV)的引入使得运营商网络的网络功能不再依赖于专用硬件设备且服务能力更具弹性。为更有效地使用基于NFV的运营商网络中的资源,该文提出一种网络服务链(NSC)的优化构建策略。和已有研究工作不同,该文从减少因计算资源和网络资源这两类资源的不合理使用产生的资源碎片角度出发,以最大化运营商网络能容纳的业务流数量为目标,建立NSC构建的数学模型,且提出一种新的贪心NSC构建策略,该策略融合了路径选择和NSC的多个VNF部署。数值仿真实验表明,在相同资源总量的情况下与典型策略相比,所提策略能够容纳更多的业务流,实现更低的端到端的数据延迟,有效提高了运营商网络中通用服务器和交换机的资源利用率。 展开更多
关键词 网络功能虚拟化 网络服务链 运营商网络
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运营商网络中基于深度强化学习的服务功能链迁移机制 被引量：3
6
作者 陈卓 冯钢 +1 位作者 何颖 周杨 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第9期2173-2179,共7页
为改善运营商网络提供的移动服务体验,该文研究服务功能链(SFC)的在线迁移问题。首先基于马尔可夫决策过程(MDP)对服务功能链中的多个虚拟网络功能(VNF)在运营商网络中的驻留位置迁移进行模型化分析。通过将强化学习和深度神经网络相结... 为改善运营商网络提供的移动服务体验,该文研究服务功能链(SFC)的在线迁移问题。首先基于马尔可夫决策过程(MDP)对服务功能链中的多个虚拟网络功能(VNF)在运营商网络中的驻留位置迁移进行模型化分析。通过将强化学习和深度神经网络相结合提出一种基于双深度Q网络(double DQN)的服务功能链迁移机制,该迁移方法能在连续时间下进行服务功能链的在线迁移决策并避免求解过程中的过度估计。实验结果表明,该文所提出的策略相比于固定部署算法和贪心算法在端到端时延和网络系统收益等方面优势明显,有助于运营商改善服务体验和资源的使用效率。 展开更多
关键词 运营商网络 迁移机制 深度强化学习 服务功能链
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