CN110519783B - 基于增强学习的5g网络切片资源分配方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于增强学习的5G网络切片资源分配方法，包括以下步骤：通过考虑未来网络切片中的业务流量变化情况，对业务流量进行预测，从而推断出未来网络资源的划分情况；再通过增强学习算法，使得未来时刻的网络资源划分状态对当前划分策略做出影响，从而得到当前的最佳策略，可满足5G网络资源高效分配的需求。

Description

基于增强学习的5G网络切片资源分配方法
技术领域
本发明涉及一种基于增强学习的5G网络切片资源分配方法，可以应用于网络资源分配领域，通过对5G网络3大主要应用场景对资源需求的研究，提出一种高效的资源分配方法从而提高整体的资源利用率和用户体验。
背景技术
为了在不单独铺设专用网络的情况下对各种业务提供独立的网络服务，5G网络引入了网络切片技术，该技术将物理基础设施资源虚拟化为多个相互独立的平行的网络切片，每个网络切片服务于某一具体的业务场景，以满足不同业务场景对带宽、时延、服务质量等差异化要求，从而满足各种垂直行业多样化需求，以增强网络弹性和自适应性。网络切片技术提升了网络资源利用率，节省了运营商的花费。
网络切片意味着对运营商的新兴业务，并允许他们以不同的价格向各个租户出售定制的网络切片。然而，为了提供性能更好且更具成本效益的服务，网络切片涉及更具挑战性的技术问题，因为(a)对于无线电接入网络，频谱是稀缺资源，并且保证频谱效率(SE)是有意义的，而对于核心网络，虚拟化功能也受到计算资源的限制；(b)与切片租户签订的服务水平协议(SLA)通常对用户所感知的体验质量(QoE)提出严格要求；(c)每个切片的实际需求在很大程度上取决于移动用户的请求模式。因此，在5G时代，研究如何智能地响应来自移动用户的服务请求动态至关重要，以便以可接受的频谱或计算资源为代价在每个切片中获得令人满意的QoE。
为了解决上述问题，受到动物学习心理学的启发，强化学习(RL)算法中的学习代理侧重于如何通过尝试替代行为与环境进行交互，并强化倾向行为产生更多有益的后果。此外，强化学习还包含最优控制理论，并采用价值函数和动态规划等思想。根据这一想法，本申请提出了一种基于增强学习的动态优化网络切片资源方案。
发明内容
本发明的目的是：利用基于增强学习的5G网络切片资源分配方法对5G核心网(CN)网络资源进行优化分配，实现最大化资源利用率和用户体验。
为了达到上述目的，本发明的技术方案是提供了一种基于增强学习的5G网络切片资源分配方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、将5G网络的各链路和网络节点的资源划分链路资源片和网络节点资源片；
步骤2、维护描述核心网的链路状态的链路资源划分矩阵Am×n和描述核心网的节点状态的节点资源划分矩阵Bk×n，某一时刻的链路资源划分矩阵Am×n即为当前时刻的链路状态，某一时刻的节点资源划分矩阵Bk×n即为当前时刻的节点状态；
步骤3、根据关心的5G网络的指标定义链路效用函数Vl和网络节点效用函数Vn，从而得到总效用函数Vt＝Vl+Vn，设关心未来T个时刻5G网络状态对当前决策的影响，则定义需要最大化的目标函数Vsum为：
Figure GDA0003114660330000021
式中，Vtk表示未来第k个时刻的总效用函数，γk表示未来第k个时刻的总效用函数的折合率；
步骤4、设需要优化的为t0时刻，t0时刻的链路状态为Sl、网络节点状态为Sn，获取t0时刻前一端时间长度内的历史数据信息，基于过去一段时间内5G网络中的数据请求情况，预测未来各离散时刻下每条链路中各类业务包的流量情况；
步骤5、得到未来T个时刻的5G网络状态，包括以下步骤：
设在某一行为下，链路状态和网络节点状态在t1时刻转移到链路状态Sl和网络节点状态Sn的相邻链路状态Sl'和相邻网络节点状态Sn'，相邻链路状态Sl'和相邻网络节点状态Sn'中的元素是链路状态Sl和网络节点状态Sn中的元素的相邻状态，每次转移到新的一组相邻链路状态Sl'和相邻网络节点状态Sn'之后将相邻链路状态Sl'带入相邻网络节点状态Sn'内进行检验，考查新的链路资源划分是否满足此时的节点划分需求，若满足，则可求得新状态下链路效用函数和网络节点效用函数，然后继续进行下一次状态转移；若不满足，则将相邻链路状态Sl'和相邻网络节点状态Sn'标记为无效状态，从状态转移图中将该转移节点删除，链路状态从相邻链路状态Sl'回退到链路状态Sl，重新转移到相邻链路状态Sl'中的其他状态，再继续进行验证，最终得到未来T个时刻的5G网络状态；
步骤6、基于步骤4得到的未来各离散时刻下每条链路中各类业务包的流量情况，基于步骤5得到的未来T个时刻的5G网络状态计算得到各个时刻的总效用函数，并以一定的折合率影响当前决策，得到了该组策略对应的目标函数Vsum为：
Figure GDA0003114660330000031
步骤7、最大化目标函数Vsum，使用动态规划算法进行策略改进，从而收敛到最优策略，即可得到t0时刻与未来T个时刻的链路和网络节点的资源划分。
优选地，步骤2中，第i条链路的资源划分情况li＝(a1,a2,...,an)，i＝1,2,...,m，其中，an是第n个网络切片分得的链路资源片的资源片数，
Figure GDA0003114660330000032
为第i条链路的链路资源片总数，则可得到整个网络的链路资源划分矩阵Am×n，链路资源划分矩阵Am×n中的每个行向量描述了各条链路的资源划分情况；
第j个网络节点的资源划分情况nj＝(b1,b2,...bn)，j＝1,2,...,k，其中，bn是第n个网络切片分得的网络节点资源片的资源片数，
Figure GDA0003114660330000033
为第j个网络节点的网络节点资源片总数，则可得到整个网络的网络节点资源划分矩阵Bk×n，节点资源划分矩阵Bk×n中的每个行向量描述了各个网络节点的资源划分情况。
优选地，步骤4中，所述历史数据信息包括：数据的业务类型及其对应的网络切片号、数据包长度、时间戳。
本发明的实用性在于，通过定义链路状态矩阵和节点状态矩阵来描述CN切片的不同划分方式，则切片在不同划分方式间的改变就映射成了一张状态转移图，再通过定义各状态下的效用函数和搜索最大化效用函数的方式，得到下一个最佳转移状态，也就得到了CN切片的最优化分方式。
由于采用了上述的技术方案，本发明与现有技术相比，具有以下的优点和积极效果：本发明使用该方案动态调整网络切片资源时，通过考虑未来网络切片中的业务流量变化情况，对业务流量进行预测，从而推断出未来网络资源的划分情况；再通过增强学习算法，使得未来时刻的网络资源划分状态对当前划分策略做出影响，从而得到当前的最佳策略，可满足5G网络资源高效分配的需求。
附图说明
图1是本发明的流程图；
图2是本发明中使用的增强学习结构图；
图3是本发明中使用基于增强学习的5G网络切片资源分配算法流程图。
具体实施方式
下面结合具体实施例，进一步阐述本发明。应理解，这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。此外应理解，在阅读了本发明讲授的内容之后，本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定的范围。
本发明的实施方式涉及一种基于增强学习的5G网络切片资源分配方法，包括以下步骤：通过考虑未来网络切片中的业务流量变化情况，对业务流量进行预测，从而推断出未来网络资源的划分情况；再通过增强学习算法，使得未来时刻的网络资源划分状态对当前划分策略做出影响，从而得到当前的最佳策略，可满足5G网络资源高效分配的需求。如图1所示，包括以下步骤：
步骤1、将5G网络的各链路和网络节点的资源划分链路资源片和网络节点资源片；
步骤2、维护描述核心网的链路状态的链路资源划分矩阵Am×n和描述核心网的节点状态的节点资源划分矩阵Bk×n，某一时刻的链路资源划分矩阵Am×n即为当前时刻的链路状态，某一时刻的节点资源划分矩阵Bk×n即为当前时刻的节点状态；
第i条链路的资源划分情况li＝(a1,a2,...,an)，i＝1,2,...,m，其中，an是第n个网络切片分得的链路资源片的资源片数，
Figure GDA0003114660330000051
为第i条链路的链路资源片总数，则可得到整个网络的链路资源划分矩阵Am×n，链路资源划分矩阵Am×n中的每个行向量描述了各条链路的资源划分情况；
第j个网络节点的资源划分情况nj＝(b1,b2,...bn)，j＝1,2,...,k，其中，bn是第n个网络切片分得的网络节点资源片的资源片数，
Figure GDA0003114660330000052
为第j个网络节点的网络节点资源片总数，则可得到整个网络的网络节点资源划分矩阵Bk×n，节点资源划分矩阵Bk×n中的每个行向量描述了各个网络节点的资源划分情况。
步骤3、根据关心的5G网络的指标定义链路效用函数Vl和网络节点效用函数Vn，从而得到总效用函数Vt＝Vl+Vn，设关心未来T个时刻5G网络状态对当前决策的影响，则定义需要最大化的目标函数Vsum为：
Figure GDA0003114660330000053
式中，Vtk表示未来第k个时刻的总效用函数，γk表示未来第k个时刻的总效用函数的折合率；
步骤4、设需要优化的为t0时刻，t0时刻的链路状态为Sl、网络节点状态为Sn，获取t0时刻前一端时间长度内的历史数据信息，基于过去一段时间内5G网络中的数据请求情况，预测未来各离散时刻下每条链路中各类业务包的流量情况，历史数据信息包括：数据的业务类型及其对应的网络切片号、数据包长度、时间戳；
LSTM流量预测方法请参考：S.Xiao and W.Chen，"Dynamic Allocation of 5GTransport Network Slice Bandwidth Based on LSTM Traffic Prediction，"2018IEEE9th International Conference on Software Engineering and ServiceScience(ICSESS)，Beijing，China，2018，pp.735-739.
步骤5、得到未来T个时刻的5G网络状态，包括以下步骤：
设在某一行为下，链路状态和网络节点状态在t1时刻转移到链路状态Sl和网络节点状态Sn的相邻链路状态Sl'和相邻网络节点状态Sn'，相邻链路状态Sl'和相邻网络节点状态Sn'中的元素是链路状态Sl和网络节点状态Sn中的元素的相邻状态，每次转移到新的一组相邻链路状态Sl'和相邻网络节点状态Sn'之后将相邻链路状态Sl'带入相邻网络节点状态Sn'内进行检验，考查新的链路资源划分是否满足此时的节点划分需求，若满足，则可求得新状态下链路效用函数和网络节点效用函数，然后继续进行下一次状态转移；若不满足，则将相邻链路状态Sl'和相邻网络节点状态Sn'标记为无效状态，从状态转移图中将该转移节点删除，链路状态从相邻链路状态Sl'回退到链路状态Sl，重新转移到相邻链路状态Sl'中的其他状态，再继续进行验证，最终得到未来T个时刻的5G网络状态；
步骤6、基于步骤4得到的未来各离散时刻下每条链路中各类业务包的流量情况，基于步骤5得到的未来T个时刻的5G网络状态计算得到各个时刻的总效用函数，并以一定的折合率影响当前决策，得到了该组策略对应的目标函数Vsum为：
Figure GDA0003114660330000061
步骤7、最大化目标函数Vsum，使用动态规划算法进行策略改进，从而收敛到最优策略，即可得到t0时刻与未来T个时刻的链路和网络节点的资源划分。

Claims (2)

1.一种基于增强学习的5G网络切片资源分配方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、将5G网络的各链路和网络节点的资源划分链路资源片和网络节点资源片；
步骤2、维护描述核心网的链路状态的链路资源划分矩阵Am×n和描述核心网的节点状态的节点资源划分矩阵Bk×n，某一时刻的链路资源划分矩阵Am×n即为当前时刻的链路状态，某一时刻的节点资源划分矩阵Bk×n即为当前时刻的节点状态；
第i条链路的资源划分情况li＝(a1,a2,...,an)，i＝1,2,...,m，其中，an是第n个网络切片分得的链路资源片的资源片数，
Figure FDA0003166102210000011
为第i条链路的链路资源片总数，则可得到整个网络的链路资源划分矩阵Am×n，链路资源划分矩阵Am×n中的每个行向量描述了各条链路的资源划分情况；
第j个网络节点的资源划分情况nj＝(b1,b2,...bn)，j＝1,2,...,k，其中，bn是第n个网络切片分得的网络节点资源片的资源片数，
Figure FDA0003166102210000012
为第j个网络节点的网络节点资源片总数，则可得到整个网络的网络节点资源划分矩阵Bk×n，节点资源划分矩阵Bk×n中的每个行向量描述了各个网络节点的资源划分情况
步骤3、根据关心的5G网络的指标定义链路效用函数Vl和网络节点效用函数Vn，从而得到总效用函数Vt＝Vl+Vn，设关心未来T个时刻5G网络状态对当前决策的影响，则定义需要最大化的目标函数Vsum为：
Figure FDA0003166102210000013
式中，Vtk表示未来第k个时刻的总效用函数，γk表示未来第k个时刻的总效用函数的折合率；
步骤4、设需要优化的为t0时刻，t0时刻的链路状态为Sl、网络节点状态为Sn，获取t0时刻前一端时间长度内的历史数据信息，基于过去一段时间内5G网络中的数据请求情况，预测未来各离散时刻下每条链路中各类业务包的流量情况；
步骤5、得到未来T个时刻的5G网络状态，包括以下步骤：
设在某一行为下，链路状态和网络节点状态在t1时刻转移到链路状态Sl和网络节点状态Sn的相邻链路状态Sl'和相邻网络节点状态Sn'，相邻链路状态Sl'和相邻网络节点状态Sn'中的元素是链路状态Sl和网络节点状态Sn中的元素的相邻状态，由于核心网的链路资源往往比节点资源更为丰富，且不同的业务对网络节点的资源需求不同，每次转移到新的一组相邻链路状态Sl'和相邻网络节点状态Sn'之后将相邻链路状态Sl'带入相邻网络节点状态Sn'内进行检验，考查新的链路资源划分是否满足此时的节点划分需求，若满足，则可求得新状态下链路效用函数和网络节点效用函数，然后继续进行下一次状态转移；若不满足，则将相邻链路状态Sl'和相邻网络节点状态Sn'标记为无效状态，从状态转移图中将节点删除，链路状态从相邻链路状态Sl'回退到链路状态Sl，重新转移到相邻链路状态Sl'中的其他状态，再继续进行验证，最终得到未来T个时刻的5G网络状态；
步骤6、基于步骤4得到的未来各离散时刻下每条链路中各类业务包的流量情况，基于步骤5得到的未来T个时刻的5G网络状态计算得到各个时刻的总效用函数，并以折合率影响当前决策，得到了该组策略对应的目标函数Vsum为：
Figure FDA0003166102210000021
步骤7、最大化目标函数Vsum，使用动态规划算法进行策略改进，从而收敛到最优策略，即可得到t0时刻与未来T个时刻的链路和网络节点的资源划分。
2.如权利要求1所述的一种基于增强学习的5G网络切片资源分配方法，其特征在于，步骤4中，所述历史数据信息包括：数据的业务类型及其对应的网络切片号、数据包长度、时间戳。
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