期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
联合联邦学习与深度强化学习的并行服务功能链部署算法
1
作者
刘光远
杜婕
庞紫园
《西安交通大学学报》
2025年第9期110-121,共12页
针对多域边缘云网络中并行服务功能链(SFC)的动态部署问题,构建了一种优化的SFC并行结构,提出一种联合联邦学习(FedAvg)与深度强化学习(DRL)的新算法——FA-D3QN-PER。该方法解决了现有的单一DRL算法和集中式决策框架在解决SFC切分和部...
针对多域边缘云网络中并行服务功能链(SFC)的动态部署问题,构建了一种优化的SFC并行结构,提出一种联合联邦学习(FedAvg)与深度强化学习(DRL)的新算法——FA-D3QN-PER。该方法解决了现有的单一DRL算法和集中式决策框架在解决SFC切分和部署时存在的资源分配不均和隐私泄露问题,通过允许各域内的智能体独立训练,并利用FedAvg共享模型参数,在保护数据隐私的同时优化全局策略。在部署阶段,对混合SFC的并行结构进行分析和优化;根据优化结果将优化后的混合SFC合理切分成若干个子链,并将其分配给合适的边缘域;将各子链中的虚拟网络功能(VNF)映射至目标域内的物理节点上。仿真结果表明,FA-D3QN-PER方法具有稳定性强、收敛速度快等特点,能够显著提高SFC部署的接受率,同时有效减少平均延迟和总成本,相较于FA-DQN、DFSC和MuL算法,FA-D3QN-PER算法将接受率提高了11.6%,平均延迟和总成本分别减少了17%和18.56%。
展开更多
关键词
多域边缘云网络
并行服务功能链
动态部署
联邦学习
深度强化学习
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
联合联邦学习与深度强化学习的并行服务功能链部署算法
1
作者
刘光远
杜婕
庞紫园
机构
石家庄铁道大学信息科学与技术学院
出处
《西安交通大学学报》
2025年第9期110-121,共12页
基金
国家自然科学基金资助项目(62106157)。
文摘
针对多域边缘云网络中并行服务功能链(SFC)的动态部署问题,构建了一种优化的SFC并行结构,提出一种联合联邦学习(FedAvg)与深度强化学习(DRL)的新算法——FA-D3QN-PER。该方法解决了现有的单一DRL算法和集中式决策框架在解决SFC切分和部署时存在的资源分配不均和隐私泄露问题,通过允许各域内的智能体独立训练,并利用FedAvg共享模型参数,在保护数据隐私的同时优化全局策略。在部署阶段,对混合SFC的并行结构进行分析和优化;根据优化结果将优化后的混合SFC合理切分成若干个子链,并将其分配给合适的边缘域;将各子链中的虚拟网络功能(VNF)映射至目标域内的物理节点上。仿真结果表明,FA-D3QN-PER方法具有稳定性强、收敛速度快等特点,能够显著提高SFC部署的接受率,同时有效减少平均延迟和总成本,相较于FA-DQN、DFSC和MuL算法,FA-D3QN-PER算法将接受率提高了11.6%,平均延迟和总成本分别减少了17%和18.56%。
关键词
多域边缘云网络
并行服务功能链
动态部署
联邦学习
深度强化学习
Keywords
multi-domain edge cloud networks
parallel service function chain
dynamic deployment
federated averaging
deep reinforcement learning
分类号
TP393.0 [自动化与计算机技术]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
联合联邦学习与深度强化学习的并行服务功能链部署算法
刘光远
杜婕
庞紫园
《西安交通大学学报》
2025
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
