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题名空天地网络中异构可靠感知的SFC嵌入与重嵌入研究
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作者
秦凯鑫
郭松涛
刘贵燕
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机构
重庆大学计算机学院
嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室(同济大学)
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出处
《计算机学报》
北大核心
2025年第8期1976-1989,共14页
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基金
国家自然科学基金面上项目(62272069)
国家自然科学基金青年科学基金(62202073)
同济大学嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室开放课题(ESSCKF2024-06)资助。
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文摘
随着5G网络、6G网络的快速发展,在天空地一体化网络(Space-air-ground Integrated Network,SAGIN)中提供可靠服务需要合适的服务功能链(Service Function Chain,SFC)嵌入方案以保证服务质量。然而,SAGIN复杂的拓扑结构、有限的基础设施资源以及异构的硬件和软件等特征给现有可靠感知的SFC嵌入方案提供高质量服务带来一定挑战。采用SFC备份是个可行的解决方案。然而备份位置的选择对于立体的SAGIN拓扑和不确定的用户需求是一个较大的问题。针对上述问题,本文研究了SAGIN中异构可靠感知SFC嵌入和重嵌入问题(Heterogeneous Reliable SFC Embedding and Re-embedding,HRSER)。本文首先将问题建模为非线性整数规划问题,并证明它是NP难的。为了解决这个问题,本文提出了一种包括两个子算法的混合方案。其中两个子算法分别为可靠性感知的SFC嵌入(Reliable-aware SFC Embedding,RASE)和基于贪婪策略的重嵌入(Greedy SFC Re-embedding,GSR)。首先,RASE将利用深度强化学习的自主决策能力,计算在SAGIN中SFC嵌入和备份的最优解。在网络拓扑中会有相应的执行设备网络拓扑中会有相应的执行设备进行备份以提高服务的可靠性。随后,当网络负载超过预定义阈值时,GSR算法执行SFC重新嵌入以提高可靠性和SFC的接受率。此外,从理论上证明了重新嵌入所需的SFC备份数量的下限。最后,本文对RASE和GSR算法进行了算法复杂性分析。基于真实数据集的模拟结果表明,RASE方案在隐含层神经元数量不同的情况下都能收敛到一个合理的奖励。与现有技术相比,所提出的混合算法可以将SFC接受率提高接近82%,而额外付出的成本不超过5%。
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关键词
服务功能链嵌入
可靠性
异构性
重嵌入
深度强化学习
天空地一体化网络
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Keywords
service function chain embedding
reliability
heterogeneity
re-embedding
deep reinforcement learning
space-air-ground integrated network
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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