系统复杂性主要体现在种类和数量众多的组分和极其复杂的相互作用关系。结合目前人工智能的发展趋势,分析思考了对于仿真学科研究带来的思维方式变化,形成了对于仿真智能内涵和研究范畴的理解。提出一种复杂系统仿真研究的新模式:“以...系统复杂性主要体现在种类和数量众多的组分和极其复杂的相互作用关系。结合目前人工智能的发展趋势,分析思考了对于仿真学科研究带来的思维方式变化,形成了对于仿真智能内涵和研究范畴的理解。提出一种复杂系统仿真研究的新模式:“以决策为愿景的仿真智能(simulation intelligence based generating decisions,SIGD)”。在SIGD研究模式中,仿真学科中的相似性原理、建模方式以及决策引导模式都与传统仿真中的定位有一定的区别。在这种理念指导下,面向连接的仿真世界观成为一种刻画复杂系统的底层逻辑。以主体、连接和结构为基本元素,采用先自顶向下和自底向上相融合的方式编织以神经网络模型为计算单元的“网真”系统。在该系统中,采用代理建模的方式实现从机理模型到神经网络模型的模型变换,并且基于物理信息神经网络(PINN)和图信息神经网络(GINN)表达整个系统。给出了SIGD的技术实现框架:网真神CE平台作为复杂系统仿真新模式的解决方案,以人流仿真为例,探索了“网真”系统的构建过程。展开更多
为解决航空信息网络场景下业务突发、拓扑结构动态变化以及资源有限所带来的资源利用效率低下问题,针对服务功能链请求(Service Function Chain Requirement,SFCR)高效调度的难题,提出一种网络功能虚拟化的服务功能链调度算法。算法依据...为解决航空信息网络场景下业务突发、拓扑结构动态变化以及资源有限所带来的资源利用效率低下问题,针对服务功能链请求(Service Function Chain Requirement,SFCR)高效调度的难题,提出一种网络功能虚拟化的服务功能链调度算法。算法依据SFCR与平台的相关性进行映射,提高服务器处理效率并有效减少虚拟网络功能实例化数量及整合平台资源;综合考虑时延和流量影响对网络功能实例进行整合迁移,降低网络能耗同时提升网络资源利用率。仿真结果表明,在满足时延需求条件下,新方法在运行平台数量、SFCR接受率、网络资源消耗等方面具有较好的优化性能,适用于解决航空信息网络场景下的SFCR调度问题。展开更多
文摘系统复杂性主要体现在种类和数量众多的组分和极其复杂的相互作用关系。结合目前人工智能的发展趋势,分析思考了对于仿真学科研究带来的思维方式变化,形成了对于仿真智能内涵和研究范畴的理解。提出一种复杂系统仿真研究的新模式:“以决策为愿景的仿真智能(simulation intelligence based generating decisions,SIGD)”。在SIGD研究模式中,仿真学科中的相似性原理、建模方式以及决策引导模式都与传统仿真中的定位有一定的区别。在这种理念指导下,面向连接的仿真世界观成为一种刻画复杂系统的底层逻辑。以主体、连接和结构为基本元素,采用先自顶向下和自底向上相融合的方式编织以神经网络模型为计算单元的“网真”系统。在该系统中,采用代理建模的方式实现从机理模型到神经网络模型的模型变换,并且基于物理信息神经网络(PINN)和图信息神经网络(GINN)表达整个系统。给出了SIGD的技术实现框架:网真神CE平台作为复杂系统仿真新模式的解决方案,以人流仿真为例,探索了“网真”系统的构建过程。
文摘为解决航空信息网络场景下业务突发、拓扑结构动态变化以及资源有限所带来的资源利用效率低下问题,针对服务功能链请求(Service Function Chain Requirement,SFCR)高效调度的难题,提出一种网络功能虚拟化的服务功能链调度算法。算法依据SFCR与平台的相关性进行映射,提高服务器处理效率并有效减少虚拟网络功能实例化数量及整合平台资源;综合考虑时延和流量影响对网络功能实例进行整合迁移,降低网络能耗同时提升网络资源利用率。仿真结果表明,在满足时延需求条件下,新方法在运行平台数量、SFCR接受率、网络资源消耗等方面具有较好的优化性能,适用于解决航空信息网络场景下的SFCR调度问题。
