Feb, 2022

基于多目标优化的 IoD 架构下的工业 4.0 多域 VNE 算法

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TL;DR该论文提出一种基于多域架构和遗传变异因素优化的多域虚拟网络嵌入算法，通过加权累加法将多目标问题转化为单目标问题，选择相应物理域上的成本最低点作为备选节点，此算法在延迟、成本、综合性指标等方面都优于 MC-VNM、LID-VNE 和其他算法。
发现论文，激发创造
  • 基于跨域虚拟网络嵌入的无线网络多目标资源优化

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    Feb, 2022

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    Feb, 2022

  • 具有延迟预测的多域虚拟网络嵌入算法

    本文提出了一种基于延迟预测的多域虚拟网络嵌入算法 (DP-VNE)。通过预估虚拟请求的延迟，选取候选物理节点，然后使用粒子群优化算法来优化映射过程，从而降低系统延迟。仿真结果表明，相比其他三种高级算法，本文提出的算法能够显著降低系统延迟同时保持其他指标不受影响。

    Feb, 2022

  • 无线网络通信模式下实现带宽感知算法的 IoV 场景

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    Feb, 2022

  • 基于图卷积神经网络和强化学习的动态虚拟网络嵌入算法

    本文提出了一种基于强化学习和图卷积神经网络的动态虚拟网络嵌入算法，将自定义的适应度矩阵和适应值作为目标函数，实现了高效的动态虚拟网络嵌入，有效降低了资源碎片化程度，并验证了该算法具有优秀的灵活性和基本 VNE 特性。

    Feb, 2022

  • 考虑多准则决策的混沌混合花粉授粉算法的 VNE 策略

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    Feb, 2022

  • 基于强化学习的安全感知虚拟网络嵌入算法

    提出一种基于强化学习的安全感知虚拟网络嵌入算法，采用策略网络作为学习代理并在训练阶段使用子节点属性提取为特征矩阵，该算法在安全性、收益和虚拟网络请求接受率等方面表现优于典型方法。

    Feb, 2022

  • 分布式多目标动态卸载调度的空地合作 MEC

    无人机协助地面移动边缘计算具有较高能效和减少任务积压的潜力，本文提出了基于多目标动态轨迹规划和卸载调度的分布式方案，集成了多目标强化学习和核方法，结果显示此方法相较于传统方法具有更好的能耗和任务积压表现。

    Mar, 2024

  • 面向资源受限的无人机监控系统的分布式 CNN 推断：设计与优化

    本文提出了一种深度神经网络在无人机上的分布式方法，以实现资源受限设备中的数据分类，同时考虑无人机的移动模型和资源约束。模拟表明，所提出的优化方案优于现有的启发式方法和基于服务器的解决方案。

    May, 2021

  • 基于深度学习的混合 MEC 网络联合资源调度算法

    本文旨在提出一种基于深度学习和优化算法的混合式移动边缘计算方案，包含地面站、地面车辆和无人机，通过实时联合优化地面车辆和无人机的位置、用户关联和资源分配，以达到在线减少 UE 设备的能耗。

    Nov, 2019