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申请/专利权人：郑州大学
摘要：本发明提出了一种节能的云‑边弹性光网络中计算任务链部署方法，用以解决云边计算网络中任务链的部署映射优化不能满足需求，能源消耗较大的问题。本发明包括业务的部署和能耗模型；业务的部署两个阶段：第一阶段是深度强化学习的输出策略为每个子任务选择映射的节点；第二阶段是按子任务的逻辑顺序，通过改进的最短路径算法为子任务寻找相互连接的路径，选择子任务之间的路径的连接；所述能耗模型描述弹性光网络中各个设备组件的能耗计算。本发明通过强化学习不断地更新网络，输出的动作策略能选择出能源消耗更低的业务部署方案，降低业务部署过程中网络中的CPU、端口、放大器和收发机的能源消耗，从而降低网络的总能耗。
主权项：1.一种节能的云-边弹性光网络中计算任务链部署方法，其特征在于，包括业务的部署和能耗模型；所述业务的部署两个阶段：第一阶段是深度强化学习的输出策略为每个子任务选择映射的节点；第二阶段是按子任务的逻辑顺序，通过改进的最短路径TMR-MSP-EF算法为子任务寻找相互连接的路径，选择子任务之间的路径的连接；所述能耗模型描述弹性光网络中各个设备组件的能耗计算；所述改进的最短路径TMR-MSP-EF算法的策略是在最短路径的基础上，每次进行频谱分配时，选择最接近请求数量的空闲频槽块进行区域分配；所述深度强化学习的输出策略的模型采用强化学习结合图卷积神经网络，图卷积神经网络作为深度强化学习中的学习代理；所述图卷积神经网络不断与环境交互，减少能耗模型中完成业务部署消耗的总能耗值；当一个包含子任务的计算任务链请求R＝Nv,Lv,Rn,Rl到达时，其中，Nv和Lv是子任务的节点和虚拟链路的集合，而Rn和Rl分别表示子任务所请求需要的节点和链路资源；代理从底层网络环境中获取特征，输入图卷积神经网络得到各个子任务部署映射动作；根据代理的动作执行结果计算奖励值；根据损失函数更新图卷积神经网络的参数；如果迭代训练没有结束，则循环上述步骤，根据网络状态、动作、奖励值不断更新图卷积神经网络的参数，进行策略动作的优化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 郑州大学 一种节能的云-边弹性光网络中计算任务链部署方法
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