Sep, 2020

基于图神经网络的自动化网络控制服务函数链路

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TL;DR通过提出一个基于图神经网络的服务功能链路模型，本文提高了网络服务器进行虚拟网络功能处理的效率，并保证了较高的服务质量，相较之前的深度学习模型有更好的表现且能够应对动态网络拓扑。
software-defined networkingservice function chainingvirtualized network functionsgraph neural networkquality of service
发现论文，激发创造
  • 联合能效和 QoS 感知路径分配及 VNF 部署用于服务功能链

    本文提出了一种新颖的资源（重新）分配体系结构，通过模型化 VNF 部署、流和流路由的优化问题，提出了启发式算法实现能量感知 SFC，评估结果证实了所提出的启发式算法在可接受的时间内提供了接近于最优的解决方案，适用于实际网络。

    Oct, 2017

  • 服务功能链资源分配：一项调查

    本文综述了当前研究的 Service Function Chaining Resource Allocation (SFC-RA) 算法，主要集中在如何优化映射 SFC 到基础网络上的方法及其相关问题，同时讨论了未来研究方向。

    Jul, 2016

  • 联合优化部分卸载和 SFC 映射：一种合作的双代理深度强化学习方法

    本研究使用深度强化学习算法解决在 NFV-enabled MEC 环境下的部分卸载和服务功能链映射问题，旨在在执行延迟，移动设备的能量消耗和边缘计算的使用费用方面优化。研究结果表明，所提出的算法在累积和平均随机回报方面优于三种深度强化学习算法的组合，并在执行延迟，能量消耗和使用费用方面胜过众多基准算法。

    May, 2022

  • 资源受限的面向服务网络的网络切片

    本文采用网络虚拟化的方式，将多个按需服务指派给虚拟子网，解决如何根据预先规定的服务函数链选取网络功能节点，并确定按照指定顺序通过功能节点的路由策略的网络切片问题。通过混合二进制线性编程建模，并提出有效的算法和启发式算法对其进行求解，仿真结果表明所提算法的有效性。

    Aug, 2017

  • 指定和放置虚拟网络功能链

    本文定义了一个上下文自由语言模型，用于网络功能固定，同时使用 MIQCP 实现网络功能在有限资源下的部署、映射和优化。

    Jun, 2014

  • 数字健康双生体用例的自适应服务函数链编排：启发式增强 Q 学习方法

    本文提出一种针对数字健康孪生应用的自适应网络编排框架，通过提供适应性的虚拟网络功能以实施安全策略、创建服务功能链和提供路由配置，以此来应对医疗保健部门严格的健康信息共享政策、高性能网络需求和可能存在的基础设施资源限制等主要挑战。

    Apr, 2023

  • 一种基于功能连接性的生成式自监督框架用于 fMRI 数据

    利用动态功能连接图中的时空信息，我们提出了一种生成式自监督学习方法，通过大规模 fMRI 数据集的实证结果表明，我们的方法在下游任务的微调中能够学习到有价值的表示，并构建出准确且稳健的模型。

    Dec, 2023

  • 面向软件定义云网络的服务叠加森林嵌入

    本文提出 Service Overlay Forest (SOF) 优化算法解决了多播中多点到多点服务树的部署问题，得到了 25% 以上的改进并提高了 Youtube 服务的用户体验。

    Mar, 2017

  • 基于形状全卷积网络的 3D 形状分割

    本文提出一种新的形状全卷积网络 (Shape Fully Convolutional Networks，SFCN) 架构，用于三维形状的分割，该架构基于图形卷积和池化操作。同时，基于 SFCN 架构，还提出了一种新的形状分割方法，并采用基于特征投票的多标签图割算法来优化 SFCN 预测得到的分割结果。实验结果表明，我们的方法在学习和预测相似或不同特征的混合形状数据集方面表现出很好的效果。

    Feb, 2017

  • 网络流的图神经建模

    本研究基于图神经网络和边缘参数，提出了一种可优化多源汇间数据流分布和路由策略的方法，并在 17 种服务提供商拓扑和两种流路由方案的案例中得到了实质性的提升。同时，我们还发现了图结构与数据驱动流路由复杂度之间的联系。

    Sep, 2022