[发明专利]一种基于联邦学习双向GRU资源需求预测的VNF迁移方法有效
| 申请号： | 202110919085.3 | 申请日： | 2021-08-11 |
| 公开（公告）号： | CN113490254B | 公开（公告）日： | 2022-03-29 |
| 发明（设计）人： | 唐伦;吴婷;周鑫隆;陈前斌 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | H04W48/08 | 分类号： | H04W48/08;H04W28/02;H04W28/08;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京同恒源知识产权代理有限公司 11275 | 代理人： | 赵荣之 |
| 地址： | 400065 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于联邦学习双向GRU资源需求预测的VNF迁移方法，属于移动通信技术领域。该方法包括：S1：在网络切片场景下，考虑时变网络流量引起的VNF迁移问题和对VNF的资源需求缺乏预测引起的VNF迁移时延问题，采用FedBi‑GRU算法预测VNF的资源需求；S2：根据资源需求预测结果，计算物理节点的资源利用率，判定网络系统中资源使用过载或者资源使用轻载的物理节点，通过VNF迁移，在保证网络性能的同时实现系统能耗优化和负载均衡；S3：采用DPPO的深度强化学习方法得到VNF迁移的最优决策。本发明能减少虚拟网络功能的迁移次数并降低网络系统能耗，可以保证网络系统的负载均衡。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 联邦 学习 双向 gru 资源 需求预测 vnf 迁移 方法 | ||
【主权项】：
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