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智能系统学报 2022年第4期17卷 764-771页

作者：蒲兴成宋欣琳重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065 重庆邮电大学理学院重庆400065

针对蚁群算法收敛速度慢、易陷入局部最优问题,提出一种基于分组教学优化改进蚁群算法。该算法从3个角度对蚁群算法进行改进。首先,利用分组教学优化算法改进蚁群算法适应度函数,提高算法全局求解能力。同时,引进一种新的回退策略,通过... 详细信息

针对蚁群算法收敛速度慢、易陷入局部最优问题,提出一种基于分组教学优化改进蚁群算法。该算法从3个角度对蚁群算法进行改进。首先,利用分组教学优化算法改进蚁群算法适应度函数,提高算法全局求解能力。同时,引进一种新的回退策略,通过该策略处理U型障碍死锁问题,确保算法求解可行性。其次,采用一种新的动态信息素更新策略,滚动更新每轮迭代后路径信息素值,避免算法陷入局部最优。最后,引入路径简化算子,将冗余角简化为直线路径,缩短路径长度。仿真实验证明改进算法能有效提高移动机器人路径规划收敛速度和精度。

关键词：改进蚁群算法分组教学优化路径规划移动机器人信息素更新启发式函数路径简化回退策略

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基于含权k-壳分解的分组教学虚拟网络映射算法

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郑州大学学报（理学版） 2023年第3期55卷 50-56页

作者：庄雷王盛开郭孟鸽李文萃陆继钊刘文覃徐泽汐郑州大学信息工程学院河南郑州450001 国网河南省电力公司信息通信公司河南郑州450052 商丘市政务服务和大数据管理局河南商丘476000

提出一种两阶段的基于含权k-壳分解的分组教学虚拟网络映射算法。该算法根据含权k-壳分解法对底层网络进行预处理,然后沿着节点间的最短路径映射链路,并结合分组教学优化模型的分组、教学、自学与互学的优化策略,实现节点和链路的协调映... 详细信息

提出一种两阶段的基于含权k-壳分解的分组教学虚拟网络映射算法。该算法根据含权k-壳分解法对底层网络进行预处理,然后沿着节点间的最短路径映射链路,并结合分组教学优化模型的分组、教学、自学与互学的优化策略,实现节点和链路的协调映射,从而进一步提高解的质量。仿真结果表明,所提算法作为一种多目标的虚拟网络映射算法,能够有效减少链路开启量,提升虚拟网络请求接受率及长期收益成本比。

关键词：虚拟网络映射分组教学优化含权k-壳分解请求接受率收益成本比

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基于场景的虚拟网络映射算法研究

基于场景的虚拟网络映射算法研究

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学位级别：硕士

网络虚拟化可对网络资源进行抽象和封装,以实现特定功能的网络服务构建,实现云、网、边之间资源的按需部署和灵活调动。虚拟网络映射技术将若干不同结构的虚拟网络服务有效地部署到底层网络上。新应用和新需求的出现,为虚拟网络映射问... 详细信息

网络虚拟化可对网络资源进行抽象和封装,以实现特定功能的网络服务构建,实现云、网、边之间资源的按需部署和灵活调动。虚拟网络映射技术将若干不同结构的虚拟网络服务有效地部署到底层网络上。新应用和新需求的出现,为虚拟网络映射问题带来了新的场景。如果不加区分的制定和部署虚拟网络映射方案,反而会降低服务质量。例如,用户需求大规模增加带来的高峰时期网络场景相较于低峰情况下,更注重通信稳定性,确保请求的接收;而新兴的车联网、视觉检测等端系统资源较少的应用场景,对资源快速映射部署要求较高。基于此,本文针对这两种有代表性的网络场景,对虚拟网络映射算法进行了研究,主要工作如下:1)在高峰网络场景中,针对现有虚拟网络映射算法大都对节点位置考虑不足,导致的资源分配不合理问题,提出了一种两阶段的基于含权k-壳分解的分组教学虚拟网络映射算法。根据含权的k-壳分解法对底层网络进行预处理,然后沿着节点间的最短路径映射链路,并结合分组教学模型的分组、教学、自学、互学智能优化策略,实现节点和链路的协调映射,从而进一步提高解的质量。仿真结果表明,该算法能够综合考虑节点在网络中的位置层级,并降低链路资源不必要的开销,从而保证高峰网络场景下的资源合理利用,提升虚拟网络请求接受率和收益成本比。2)在端部资源不足且对快速映射要求较高的网络场景中,针对现有虚拟网络映射算法在学习和探索过程中耗费时间过长的问题,提出了一种基于端云协同的NoisyNet-DQN虚拟网络映射算法。利用“端云协同”的思想,在云端进行虚拟网络映射的模型训练,之后将训练好的模型下发给端侧,当端侧的在线虚拟网络请求到达时,可直接基于训练好的模型推理应用。选用NoisyNet-DQN技术作为深度强化学习训练模型,并提取蕴含网络全局拓扑信息的五种网络属性作为模型的输入,提高神经网络学习和探索效率。仿真结果表明,该算法的端云协同思想能够有效缩短处理虚拟网络请求的运行时间,并能在一定程度上保证映射策略的质量。

关键词：虚拟网络映射分组教学优化含权k-壳分解端云协同 NoisyNet-DQN

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