CN117155797A - 一种意图分解方法、装置及电子设备 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种意图分解方法、装置及电子设备，所述方法包括：获取待分解的目标意图，以及与所述目标意图对应的状态信息；基于所述状态信息，对所述目标意图进行分解，以得到多个子意图以及所述多个子意图的执行顺序；基于所述多个子意图的执行顺序，执行所述多个子意图。本申请可以提高意图的处理效果。

Description

一种意图分解方法、装置及电子设备

技术领域

本申请涉及通信技术领域，尤其涉及一种意图分解方法、装置及电子设备。

背景技术

在现有的方案中，对于意图的处理，主要包括意图的解析、安装和执行等流程，对于简单的意图来说，上述流程基本可以完成意图的设计和运行。但是复杂的意图，例如将多层次的复杂意图应用在切片相关业务时，意图的处理效果较差。

发明内容

本申请提供一种意图分解方法、装置及电子设备，以解决意图的处理效果较差的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种意图分解方法，包括：

获取待分解的目标意图，以及与所述目标意图对应的状态信息；

基于所述状态信息，对所述目标意图进行分解，以得到多个子意图以及所述多个子意图的执行顺序；

基于所述多个子意图的执行顺序，执行所述多个子意图。

第二方面，本申请实施例还提供一种意图分解装置，包括：

获取模块，用于获取待分解的目标意图，以及与所述目标意图对应的状态信息；

分解模块，用于基于所述状态信息，对所述目标意图进行分解，以得到多个子意图以及所述多个子意图的执行顺序；

执行模块，用于基于所述多个子意图的执行顺序，执行所述多个子意图。

第三方面，本申请实施例还提供一种电子设备，包括：收发机、存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序；所述处理器，用于读取存储器中的程序实现如本申请实施例第一方面所述方法中的步骤。

第四方面，本申请实施例还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储程序，所述程序被处理器执行时实现如本申请实施例第一方面所述方法中的步骤。

本申请实施例中，获取待分解的目标意图，以及与所述目标意图对应的状态信息，并基于所述状态信息，对所述目标意图进行分解，以得到多个子意图以及所述多个子意图的执行顺序，基于所述多个子意图的执行顺序，执行所述多个子意图，即可以将所述待分解的目标意图分解为多个子意图，并按照所述多个子意图的执行顺序执行，从而实现对所述目标意图的处理，提高意图处理的执行效果。

附图说明

为了更清楚地说明本申请的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请实施例提供的一种意图分解方法的流程示意图；

图2是本申请实施例提供的一种通信网络分层结构的示意图；

图3是本申请实施例提供的一种意图管理功能的架构图；

图4是本申请实施例提供的一种意图编排方法的流程示意图；

图5是本申请实施例提供的另一种意图分解方法的流程示意图；

图6是本申请实施例提供的又一种意图分解方法的流程示意图；

图7是本申请实施例提供的一种子意图编排的示意图；

图8是本申请实施例提供的另一种子意图编排的示意图；

图9是本申请实施例提供的一种意图分解装置的结构示意图；

图10是本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

本申请实施例中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。此外，本申请中使用“和/或”表示所连接对象的至少其中之一，例如A和/或B和/或C，表示包含单独A，单独B，单独C，以及A和B都存在，B和C都存在，A和C都存在，以及A、B和C都存在的7种情况。

随着网络功能虚拟化(Network Functions Virtualization，NFV)与软件定义网络(Software-defined Networking，SDN)技术的提出与发展以及人工智能技术的不断成熟，网络自动化程度逐渐提高，意图在通信网络中的应用也自然的演变产生，基于业务意图(网络管理员的服务请求，无需任何人工干预)配置互联网技术(Internet Technology，IT)基础设施的网络技术。针对业务意图可以不断提供关键的网络洞察，并不断调整硬件配置，以确保满足意图，从而将网络从以设备为中心的管理模型转变为以业务为中心的管理模型。

网络切片通过按需组网的方式，让运营商在统一的基础设施上分离出多个虚拟的端到端网络，每个网络切片从无线接入网承载网再到核心网上进行逻辑隔离，以适配各种各样类型的应用。在一个网络切片中，可分为无线网子切片、承载网子切片和核心网子切片三部分，并通过端到端管理系统进行统一管理。在通用的物理基础设施之上，根据业务需求，部署在不同功能模块，即管理功能块可以部署在多个物理实体。

请参阅图1，图1是本申请实施例提供的一种意图分解的流程示意图，如图1所示，包括以下步骤：

步骤101、获取待分解的目标意图，以及与所述目标意图对应的状态信息。

其中，上述待分解的目标意图可以是通信网络分层结构中通信服务客户输入的意图。具体的，通信网络分层结构中可以分为通信服务客户、通信服务提供商和网络运营商，其中，通信服务客户的意图使通信服务客户能够表示其可以向通信服务提供商请求通信服务的哪些属性，而无需知道如何对通信服务进行详细管理。例如，通信服务客户的意图可以是“在特定时间、特定区域位置为一组车辆启用，贵宾(Very Important Person，VIP)通信服务”；来自通信服务提供商的意图使通信服务提供商能够表达其希望为网络做什么的意图，而无需知道如何对网络进行详细管理。例如，通信服务提供商的意图可以是“为417编号高速公路提供支持VIP通信的网络服务，可以同时支持500辆车”；网络运营商的意图使网络运营商能够提供其希望对一组网络元素(即子网络)进行的管理和控制，而无需知道如何对网络元素进行详细管理。例如，网络运营商的意图可以是“提供无线网络服务以满足特定区域中的指定覆盖要求和用户设备(User Equipment，UE)吞吐量要求”。

可以理解，与上述目标意图对应的状态信息即与上述目标意图相关的系统或域的状态信息，如网络状态信息、资源状态信息等。

步骤102、基于所述状态信息，对所述目标意图进行分解，以得到多个子意图以及所述多个子意图的执行顺序。

在通信网络分层结构中，若上述目标意图为包括多个层级的复杂意图，可以基于上述相关状态信息，将复杂意图分解为多个子意图，并确定上述多个子意图的执行顺序，从而通过分别对上述多个子意图的执行，实现上述目标意图的处理。

步骤103、基于所述多个子意图的执行顺序，执行所述多个子意图。

本申请可以应用于通信网络结构中的任一管理功能块，通过对上一层级的意图或用户输入的意图进行分解并执行，实现意图管理功能。

需要说明的是，本申请通过在通信网络意图分层中引入的通用意图管理功能，如图2所示，一方面，使通信网络各级管理功能支持意图功能；另一方面，每一级意图管理功能，即可以作为上一级意图管理功能的意图处理者，又可以作为下一级意图管理功能的意图所有者。通过这些意图管理功能，支持在通信网络中意图的层层分解。

本申请实施例中，获取待分解的目标意图，以及与所述目标意图对应的状态信息，并基于所述状态信息，对所述目标意图进行分解，以得到多个子意图以及所述多个子意图的执行顺序，基于所述多个子意图的执行顺序，执行所述多个子意图，即可以将所述待分解的目标意图分解为多个子意图，并按照所述多个子意图的执行顺序执行，从而实现对所述目标意图的处理，提高意图处理的执行效果。

可选地，步骤102中所述基于所述状态信息，对所述目标意图进行分解，以得到多个子意图以及所述多个子意图的执行顺序，包括：

基于所述状态信息，对所述目标意图进行分解，得到多个子意图以及所述多个子意图的初始执行顺序；

获取意图编排目标；

基于所述意图编排目标对所述多个子意图进行排序，以得到所述多个子意图的执行顺序。

其中，上述初始执行顺序可以是预先确定的，例如：可以根据经验预先确定父意图下的多个子意图，以及该父意图下多个子意图的执行顺序，如确定首个执行的子意图，以及每一子意图的后继意图，这样，在对目标意图进行分解后，可以确定分解得到的多个子意图以及多个子意图的初始执行顺序。或者，上述初始执行顺序也可以通过模型训练的方式确定，例如：使用预先训练好的意图分解模型，将确定的父意图输入至模型中，以得到输出的多个子意图以及多个子意图的初始执行顺序，本申请对此不做限制。

需要说明的是，上述意图编排目标可以来自于意图所有者的意图的期望，比如编排的目标可以是希望选择执行时间最短的子意图编排顺序，或者是希望选择占用资源最少的子意图编排顺序。另外，上述意图编排目标除上述希望达到的目标以外，还可以使用限制条件排除一部分子意图执行顺序，例如：资源方面的限制条件，某些意图所有者之间互斥的条件信息等。通过将对应的待编排的多个子意图分别编排得到多种执行顺序，并基于上述编排目标和编排限制条件等意图编排目标，确定最终的执行顺序。

其中，基于上述意图编排目标对多个子意图进行排序，以得到上述多个子意图的执行顺序，可以理解为对上述多个子意图的初始执行顺序进行再次编排，得到最终的子意图执行顺序。

对于子意图的执行顺序进行编排，也可以根据预置的编排经验得到，或者采用模型训练的方式得到。例如：可以在编排经验库中预置编排方案，如某一种业界通用的工作流调度算法，通过使用在编排经验库中的编排方案，并基于上述意图编排目标，对上述多个子意图进行编排，得到上述多个子意图的执行顺序，其中，上述意图编排目标还可以包括编排的限制信息、待编排意图对象信息等。又例如：基于历史学习经验等信息，预先对意图编排模型进行训练，并可以将训练后的结果保存在上述编排经验库内，以丰富编排经验库的数据，提高意图编排的准确性。上述示例为基于意图编排目标对上述多个子意图进行排序的可选方式，也可以使用基于意图编排目标对上述多个子意图进行排序的其他具体方式，本申请不做限制。

该实施方式中，基于所述状态信息，对所述目标意图进行分解，得到多个子意图以及所述多个子意图的初始执行顺序；并基于所述意图编排目标对所述多个子意图进行排序，以得到所述多个子意图的执行顺序，也即所述多个子意图的执行顺序可以按照所述意图编排目标确定，所述意图编排目标可以用于衡量子意图的执行效果，从而可以得到符合所述意图编排目标的执行顺序，提高所述多个子意图的执行效果。

可选地，所述基于所述意图编排目标对所述多个子意图进行排序，以得到所述多个子意图的执行顺序，包括：

获取所述多个子意图的多种候选执行顺序；

分别计算所述多种候选执行顺序的意图编排参数，所述意图编排参数基于所述意图编排目标确定；

在所述多种候选执行顺序中，确定意图编排参数满足预设条件的所述执行顺序。

其中，上述意图编排参数可以用于衡量上述多个子意图分别在多种执行顺序下的执行效果，例如：上述意图编排目标为希望选择执行时间最短的子意图执行顺序时，可以使用每一候选执行顺序的执行时间作为上述意图编排参数，这样，上述预设条件可以对应设置为确定执行时间最短(也即意图编排参数最小)的候选执行顺序，从而可以按照执行时间最短的候选执行顺序执行上述多个子意图，以实现上述意图编排目标。

具体的，对于分解得到的多个子意图，可以自由编排得到多种候选执行顺序，若上述意图编排目标还包括限制条件，还可以将用于表示上述限制条件的对应参数作为上述意图编排参数。

该实施方式中，通过分别计算所述多种候选执行顺序的意图编排参数，所述意图编排参数基于所述意图编排目标确定；在所述多种候选执行顺序中，确定意图编排参数满足预设条件的所述执行顺序，通过所述意图编排参数的形式量化所述多种候选执行顺序的执行效果，提高所述多个子意图执行顺序确定的准确度。

可选地，所述基于所述状态信息，对所述目标意图进行分解，得到多个子意图以及所述多个子意图的初始执行顺序，包括：

基于所述状态信息，对所述目标意图进行分解，以得到所述多个子意图以及所述多个子意图的拓扑关系；

基于所述多个子意图的拓扑关系，确定所述多个子意图的初始执行顺序。

需要说明的是，上述多个子意图的拓扑关系可以表示同一父意图下的多个子意图，以及多个子意图之间的执行顺序，例如：确定上述多个子意图中的首子意图、尾子意图以及每一子意图的后继意图，首子意图即首个执行的子意图，尾子意图即最后执行的子意图，后继意图即每一子意图执行完后下一个执行的子意图，对于尾子意图的后继意图可以是父意图，以实现父意图及其多个意图的拓扑关系闭环，当执行完父意图下的多个子意图后(也即执行完尾子意图后)，通过尾子意图在拓扑关系中指向父意图，以表示父意图下的多个子意图执行完毕。

该实施方式中，基于所述多个子意图的拓扑关系，确定所述多个子意图的初始执行顺序，可以使所述多个子意图按照拓扑关系对应的顺序执行，提高子意图的执行效果。

可选地，步骤102中所述基于所述状态信息，对所述目标意图进行分解，以得到多个子意图以及所述多个子意图的执行顺序，包括：

基于所述状态信息，确定所述目标意图的目标分解方案；

在意图经验库包括所述目标分解方案的情况下，从所述意图经验库中获取所述目标分解方案；

在所述意图经验库不包括所述目标分解方案的情况下，将所述目标意图和所述状态信息输入至预先训练的模型中对分解方案进行预测，以获取所述目标分解方案；

基于所述目标分解方案，确定所述多个子意图以及所述多个子意图的执行顺序。

可以理解，上述目标分解方案用于确定上述多个子意图以及上述多个子意图的执行顺序，且上述意图经验库中存储的多个分解方案中可以包括上述目标分解方案。上述意图经验库可以预先存储多个意图的分解方案，例如可以将多个意图作为父意图，列举父意图下的多个子意图及多个子意图的执行顺序。

其中，上述预先训练的模型的具体形式和实现语言可以是任意的，通过机器学习对分解方案进行预测，提高上述预测方案的准确性。

另外，在意图经验库不包括上述目标分解方案的情况下，生成的上述分解方案可以更新到上述意图经验库中，通过不断丰富经验库，提高上述分解方案的获取准确性。

该实施方式中，在意图经验库包括所述目标分解方案的情况下，从所述意图经验库中获取所述目标分解方案；在意图经验库不包括所述目标分解方案的情况下，将所述目标意图和所述状态信息输入至预先训练的模型中对分解方案进行预测，以获取所述目标分解方案。这样，可以根据不同情况对应获取所述分解方案，在所述意图经验库包括所述目标分解方案的情况下，提高所述目标分解方案的获取效率；在所述意图经验库不包括所述目标分解方案的情况下，也能确保所述目标分解方案获取的准确性。

可选地，步骤103中所述基于所述多个子意图的执行顺序执行所述多个子意图，包括：

基于所述多个子意图以及所述多个子意图的执行顺序，获取意图实例；

基于所述意图实例，执行所述多个子意图。

可以理解，上述意图实例通过在意图的运行过程中得到，以确定上述多个子意图在执行过程中的具体参数信息。

可选地，所述基于所述多个子意图以及所述多个子意图的执行顺序，获取意图实例，包括：

基于所述多个子意图以及所述多个子意图的执行顺序，在意图实例库中查询所述多个子意图的意图实例；

在所述意图实例库包括所述多个子意图的意图实例的情况下，在意图实例库中获取所述多个子意图的意图实例；

在所述意图实例库不包括所述多个子意图的意图实例的情况下，生成所述多个子意图的意图实例；

所述基于所述多个子意图以及所述多个子意图的执行顺序，获取意图实例之后，所述方法还包括：

基于所述意图实例，对所述意图实例库进行更新。

可以理解，上述多个子意图在执行过程中，可以生成相应的意图实例，并保存至上述意图实例库。若上述意图实例库中存储有参数一致的意图实例，上述多个子意图在执行过程中，也可以直接复用对应的意图实例。

这样，在所述意图实例库包括所述多个子意图的意图实例的情况下，可以直接获取所述意图实例库中的意图实例，在所述意图实例库不包括所述多个子意图的意图实例的情况下，也可以将所述意图实例库中不存在的意图实例更新到所述意图实例库中。

可选地，一个子意图对应一个子网切片；所述基于所述多个子意图的执行顺序，执行所述多个子意图，包括：

基于所述多个子意图的执行顺序，分别在多个子网切片执行所述多个子意图。

其中，上述子网切片可以是核心网侧切片、承载网侧切片或无线侧切片等，也可以是上述切片下的进一步切片，从而可以在上述多个子网切片中分别执行对应的上述子意图。

该实施方式中，基于所述多个子意图的执行顺序，分别在多个子网切片执行所述多个子意图，从而实现对于复杂的所述目标意图的分解和执行。

为方便理解，具体示例如下：

为了支持通信网络中多层意图之间分解组合流程，需要在各个层级的网络管理功能中叠加意图管理功能，从而使每一层的网络管理功能都能支持意图功能，并使其同时在不同上下文中分别扮演意图所有者和意图处理者两类管理角色。例如，通信服务提供商的意图对于通信服务客户意图来说是意图处理者，而对于网络运营商意图来说则是意图所有者。而网络运营商意图对于通信服务提供商的意图来说是意图处理者，而对于网络服务相关的意图来说又是意图所有者，具体在通信网络意图分层中引入通用意图管理功能的示意图如图2所示。

其中，意图所有者(Intent Owner)是意图的来源，负责管理意图对象的生命周期，包括意图对象的创建、必要的修改以及最终的删除，只有意图所有者才被允许创建、修改或删除该意图。

意图处理者(Intent Handler)一旦接受来自意图所有者的特定意图对象，就有义务根据其所辖管理域中的可用资源和解决方案，进行必要操作，以便尽可能地满足该意图，并向意图所有者报告该意图处理状态和是否成功的情况。对于无法满足的意图对象，意图处理者不能直接修改意图，但可以拒绝接受意图，或者通过与意图所有者进行“意图探索”协商后，使意图所有者改变初衷，双方接受修订后的意图。

通过在各层引入的通用意图管理功能模块，整体架构如图3所示。

具体的，决策模块可以用于执行如下功能：

与意图实现经验库进行交互，一方面可以获取意图分解方案，另一方面可以将动态产生的意图分解经验保存到意图实现经验库；

基于意图经验库及认知模块输入的信息，将意图分解成子意图，并定义各个子意图的相关信息；

与训练模块进行交互，将训练模块训练所需的数据(意图输入信息、采集系统信息、意图分解信息等)分发给训练模块进行经验学习并持续优化意图分解模型；

与编排模块进行交互，获取所有子意图的最优执行顺序；

将意图分解信息(包括子意图组成、子意图执行顺序、父子意图信息传递)等提交给执行模块。

具体的，执行模块可以用于执行如下功能：

接受决策模块发送的意图分解信息；

将意图及子意图实例的信息发送到意图实例管理模块；

确定是否可以复用已有的意图实例；

按照子意图执行顺序，生成子意图实例，并执行相应的子意图。

具体的，采集分析模块可以执行如下功能：

监控意图或域的运行状态，并进行分析；

按照认知系统模块的要求，采集相应的信息。

具体的，意图实例管理模块可以用于执行如下功能：

将执行模块生成的意图实例的信息保存到意图实例库；

对意图实例进行生命周期管理操作，如增、删、修改等操作，对意图实例进行更新和管理；

保存父子意图、前驱后继意图的关系。

具体的，训练模块可以用于执行如下功能：

收集意图输入信息、采集系统信息、智能决策后的意图分解信息等，生成意图分解方案经验库，并不断进行优化迭代，此处经验库的生成和优化可按需使用深度学习和机器学习等技术。

具体的，意图编排模块可以用于执行如下功能：

意图编排模块针对决策模块分解出的意图，进行意图编排，确定子意图执行的拓扑执行顺序。在意图决策阶段获得的意图执行顺序，并不是意图的最优执行顺序，通过意图编排模块，可获取所有子意图的最优执行顺序，意图编排模块是一个可选步骤。

其中，意图编排流程如图4所示，具体可以包括以下过程：

编排模块从意图所有者决策模块获取意图分解之后的意图对象原始执行顺序；

获取编排目标，此信息可以来自于意图所有者的意图的期望，比如编排的目标可以是希望选择执行时间最短的子意图对象编排方案，另外一种可能的目标是希望选择占用资源最少的子意图对象编排方案；

获取限制信息，此信息可以来自于意图所有者的意图的期望，比如可以有资源方面的限制，也可以是某些意图所有者之间互斥的信息等；

将上述编排目标、限制信息、所有待编排意图对象信息等作为编排方案获取模块的输入。获取编排方案模块可以基于已有的编排经验库获取对应的编排方案，比如某一种业界通用的工作流调度算法。此处也可以引入编排方案选择策略模型训练模块，可以基于历史学习经验等信息，进行策略选择模型训练，并将训练后的结果保存到编排经验库中。后续可以不断丰富编排经验库，提高获取方案的准确性；

基于上述信息，实施选定的编排方案，生成意图对象的最优执行顺序。

具体的，意图经验库可以用于保存意图的信息、智能决策的意图分解的方案等。其中意图的输入信息可以以一种通用意图表述模型的形式进行保存，此处不限制模型的具体形式及实现语言。意图经验库的知识来自于两种途径，一是来自于设计者预置的经验，二是来自于运行过程中动态生成的经验：

意图经验预置：意图设计人员，可以在设计阶段，对意图进行分解组合的设计，并将设计的方案作为经验预置在意图经验库中，具体设计内容，主要包括如下三部分：

父子意图关系的设计：主要是列出该意图下所有的子意图；

首子意图的设计：主要是列出该父意图下的首个子意图，后续在意图执行过程中，会优先执行该子意图；

后继意图设计：如果该意图同时也是某个父意图的子意图，也需要指定其后继子意图。同时对于该父意图下的所有子意图，从首子意图开始，都需要指定其后继意图，最后尾意图的后继意图指向其父意图。

意图经验动态生成：可以由决策模块和训练模块，动态生成意图经验，主要流程如下：

训练模块基于预置的经验，以及在实际运行过程中，意图输入信息、采集系统信息、智能决策后的意图分解信息等，不断对分解模型进行迭代优化，并丰富经验库的内容；

当用户新输入的意图，无法直接从意图经验库获取到对应的分解方案时。可以通过训练模块，基于已有的分解模型，以及意图输入信息、采集系统信息等，动态生成意图分解方案，并将其保存到意图经验库中。

具体的，意图实例库可以用于保存意图实例的信息及意图的运行状态。

在通信网络的分层意图执行流程中，涉及意图分解的主要包括两个层级的分解：

通信服务提供商意图分解为网络运营商各个域的子意图，包括网络运营商无线侧子意图、网络运营商承载网侧子意图、网络运营商核心网侧子意图。

各个域的网络运营商子意图进一步分解为各个域网络服务相关的子意图。

基于上述两个层级的分解，在通信网络中对意图进行分解和编排的流程如下：

图5为通信网络提供商意图分解的流程示意图，如图5所示，具体包括如下流程：

(1)通信服务提供商上一级意图所有者通信服务客户意图，将其对通信服务提供商的意图发送给通信服务提供商意图管理功能的认知模块，此处的意图可能包括对专线业务的带宽、可靠性、服务等级协议(Service Level Agreement，SLA)(比如时延、丢包、抖动)、站点间链接要求(比如拓扑关系、接入协议)、服务质量(Quality of Service，Qos)策略信息(比如铂金策略)等的期望等。此时，通信服务提供商意图管理模块成为通信服务客户意图的意图处理者；

(2)通信服务提供商意图认知模块通过采集分析模块，获取跟意图相关的系统或域的状态。比如现有系统中无线侧、核心网侧、承载网侧的网络状态及资源状态等信息；

(3)通信服务提供商意图认知模块将意图输入信息及当前系统或域的状态发送到通信服务提供商意图决策模块；

(4)通信服务提供商意图决策模块从意图经验库中获取已有的经验，并基于经验将意图分解为多个子意图。此处也可以引入意图分解相关的训练模块，可以基于历史学习经验等信息，进行分解相关的模型训练，并将训练后的结果保存到意图经验库中；

(5)通信服务提供商意图决策模块将意图分解信息提交给通信服务提供商意图执行模块，此处分解为网络运营商无线侧子意图、网络运营商承载网侧子意图、网络运营商核心网侧子意图；

(6)根据执行模块获得意图信息生成意图实例，并将意图实例的信息通过意图实例管理模块保存到意图实例库中；

(7)通信服务提供商意图执行模块，进一步将关于网络运营商各个域(无线侧、承载网侧、核心网侧)的子意图信息发送给各个域的意图管理功能。以网络运营商承载网侧的意图为例，此处的子意图信息可能包括但不限于业务类型(L3虚拟专用网络(VirtualPrivate Network，VPN))、接入点设备及接口标识、用户网络接口(User NetworkInterface，UNI)侧配置信息、带宽(比如100M)、SLA(时延、丢包、抖动)、业务拓扑、Qos策略信息(比如铂金策略)等。

图6为无线网侧网络运营商子意图的分解流程示意图，如图6所示，具体包括如下流程：

(1)网络运营商无线侧意图上一级意图所有者通信服务提供商意图，将其对无线侧网络的意图发送给无线侧意图管理功能的认知模块，此处的意图可能包括覆盖区域信息(如地理区域)、无线设置参数集(如频率信息、基站(gNB)标识(Identity Document，ID)范围、物理小区标识(Physical Cell Identifier，PCI)范围、小区ID范围、nRTAC范围)，传输设置参数(包括OM传输信息(例如OM本地网际互联协议地址(local IP address)、光传输(Optical Multi-mode，OM)远程IP地址(remote IP address)、OM前向路由地址(Next HopInfo))和NG传输信息(例如NG local IP address列表、NG remoteI Paddress列表))，以及支持的网络容量信息(例如最大UE数量)和网络性能信息(例如上行链路(Up Link，UL)/下行链路(Down Link，DL)吞吐量)。其中，NG为无线接入网和核心网之间的接口。此时，无线侧意图管理模块成为通信服务提供商意图的意图处理者；

(2)无线侧意图认知模块通过采集分析模块，获取无线侧域的状态。比如现有系统中无线侧网络服务状态及资源状态等信息；

(3)无线侧意图认知模块将意图输入信息及当前系统或域的状态发送到无线侧意图决策模块；

(4)无线侧意图决策模块从意图经验库中获取已有的经验，并基于经验将意图分解为多个子意图，比如此处可以分解为多个网络服务的探测子意图、网络服务部署子意图、网络服务安全隔离子意图、网络服务保障子意图；

(5)无线侧意图决策模块将子意图信息及编排目标(可以包括类似占用资源最少、实现时间最短、反亲和等目标要求)发送到编排模块，由编排模块通过编排算法获取所有子意图的最优执行顺序。在此处最优执行顺序可以为先执行探测子意图，再执行部署子意图，最后并行执行安全隔离子意图和服务保障子意图。如果存在多个网络服务的话，可以使用编排模块获得多个网络服务各子意图最优执行顺序；

(6)无线侧意图决策模块将相应的数据(意图输入信息、采集系统信息、智能决策后的意图分解信息)发送给训练模块进行模型训练，训练模块将训练好的结果发送给意图经验库；

(7)无线侧意图决策模块将意图分解信息(包括子意图组成、子意图执行顺序、父子意图信息传递)等提交给无线侧意图执行模块；

(8)上一步获得意图中如果有已经存在的相同类型且参数相同的意图实例，则直接复用。否则生成意图实例，并将意图实例的信息通过意图实例管理模块保存到意图实例库中；

(9)无线侧意图执行模块，进一步将关于多个网络服务的子意图信息发送给各个网络服务的意图管理功能。

本申请还提供一种意图分解方法，在通信网络中将通信服务客户意图最终分解到网络运营商核心网侧意图，而网络运营商实现核心网侧意图时，是采用的切片业务的技术，具体示例如下：

如图7所示，对于用户核心网侧的切片意图，按照业务类型和流程，可以划分为如下子意图。这些子意图的划分及对应的模型，可以以设计者预置的经验的形式保存到意图经验库中。

核心网侧子切片探测子意图划分：

探测技术维度子意图：包括不限于数字孪生探测子意图、分析评估探测子意图；

探测内容维度子意图：包括不限于资源池信息探测子意图、隔离性信息探测子意图等。

核心网侧子切片部署子意图设计：

子切片架构选择子意图：包括不限于核心网网元完全专用子意图、全局数据网元共享子意图、会话类网元专用子意图、用户面专用子意图等；

切片和DNN对应关系选择子意图：包括不限于一对一、一对多、多对一等子意图；

切片隔离子意图：包括不限于资源池完全共享组网子意图、服务器隔离组网子意图、服务器及网络设备完全隔离组网子意图等；

切片网络隔离子意图：包括不限于公众网切片隔离子意图、行业网切片隔离子意图。

核心网侧子切片保障子意图设计：

维护技术维度的子意图：告警监控技术保障子意图、闭环技术保障子意图、机器学习自主保障子意图等；

保障服务维度的子意图：优享服务保障子意图、专享服务保障子意图、尊享服务保障子意图等。

尊享业务模式可能存在如下需求，比如专用覆盖或专用频率、保障业务质量、支持业务隔离、低时延需求、数据不出场、边缘计算、上行增强等能力。

在意图运行流程中，当尊享用户提出需要创建核心网子网切片的的需求时，通过图8所示的意图分解编排运行流程，获取到一种可能的意图层层分解编排的执行顺序，如图8所示：

在意图运行阶段，如果客户提出优享业务模式的切片业务的意图时，而在之前的设计阶段，我们并没有优享业务模式相关预置的经验时，也可以利用上述意图分解编排运行流程，基于在意图分解和编排过程中引入的模型训练模块，在运行阶段动态获得优享业务模式下的意图分解方案，并保存到意图经验库中，图8是在运行阶段动态组合出优享业务意图的一种示意。

本申请通过提出了一种在通信网络中对意图进行分解和编排的整体解决方案。通过本申请中的架构及运行流程，可以完成将多层意图分解为子意图，并通过意图编排获取最优的意图执行顺序，并将最终分解及编排方案作为经验固化下来，完成复杂意图的分层分解和执行。并且，在意图分解和编排过程中，引入了模型训练模块，以及通过在运行流程中基于机器学习的模型训练，提升分解模型和编排模型的成熟度，提升意图分解和编排的效率。

参见图9，图9是本申请实施例提供的一种意图分解装置的结构示意图。如图9所示，意图分解装置900包括：

获取模块901，用于获取待分解的目标意图，以及与所述目标意图对应的状态信息；

分解模块902，用于基于所述状态信息，对所述目标意图进行分解，以得到多个子意图以及所述多个子意图的执行顺序；

执行模块903，用于基于所述多个子意图的执行顺序，执行所述多个子意图。

可选地，所述分解模块902，具体可以包括：

分解单元，用于基于所述状态信息，对所述目标意图进行分解，得到多个子意图以及所述多个子意图的初始执行顺序；

第一获取单元，用于获取意图编排目标；

排序单元，用于基于所述意图编排目标对所述多个子意图进行排序，以得到所述多个子意图的执行顺序。

可选地，排序单元，具体可以包括：

第一获取子单元，用于获取所述多个子意图的多种候选执行顺序；

计算子单元，用于分别计算所述多种候选执行顺序的意图编排参数，所述意图编排参数基于所述意图编排目标确定；

第一确定子单元，用于在所述多种候选执行顺序中，确定意图编排参数满足预设条件的所述执行顺序。

可选地，所述分解单元，具体可以包括：

分解子单元，用于基于所述状态信息，对所述目标意图进行分解，以得到所述多个子意图以及所述多个子意图的拓扑关系；

第二确定子单元，用于基于所述多个子意图的拓扑关系，确定所述多个子意图的初始执行顺序。

可选地，所述分解模块902，具体可以包括：

第一确定单元，用于基于所述状态信息，确定所述目标意图的目标分解方案；

第二获取单元，用于在意图经验库包括所述目标分解方案的情况下，从所述意图经验库中获取所述目标分解方案；

第三获取单元，用于在意图经验库不包括所述目标分解方案的情况下，将所述目标意图和所述状态信息输入至预先训练的模型中对分解方案进行预测，以获取所述目标分解方案；

第二确定单元，用于基于所述目标分解方案，确定所述多个子意图以及所述多个子意图的执行顺序。

可选地，所述执行模块903，具体可以包括：

第四获取单元，用于基于所述多个子意图以及所述多个子意图的执行顺序，获取意图实例；

执行单元，用于基于所述意图实例，执行所述多个子意图。

可选地，所述第四获取单元，具体可以包括：

查询子单元，用于基于所述多个子意图以及所述多个子意图的执行顺序，在意图实例库中查询所述多个子意图的意图实例；

第二获取子单元，用于在所述意图实例库包括所述多个子意图的意图实例的情况下，在意图实例库中获取所述多个子意图的意图实例；

生成子单元，用于在所述意图实例库不包括所述多个子意图的意图实例的情况下，生成所述多个子意图的意图实例；

意图分解装置900还包括：

更新模块，用于基于所述意图实例，对所述意图实例库进行更新。

可选地，一个子意图对应一个子网切片；所述执行模块903，具体可以包括：

执行单元，用于基于所述多个子意图的执行顺序，分别在多个子网切片执行所述多个子意图。

意图分解装置900能够实现本申请实施例中图1方法实施例的各个过程，以及达到相同的有益效果，为避免重复，这里不再赘述。

本申请实施例还提供一种电子设备。由于电子设备解决问题的原理与本申请实施例中图1所示的意图分解方法相似，因此该电子设备的实施可以参见方法的实施，重复之处不再赘述。如图10所示，本申请实施例的电子设备，包括存储器1020，收发机1010，处理器1000；

存储器1020，用于存储计算机程序；收发机1010，用于在所述处理器1000的控制下收发数据；处理器1000，用于读取所述存储器1020中的计算机程序并执行以下操作：

获取待分解的目标意图，以及与所述目标意图对应的状态信息；

基于所述状态信息，对所述目标意图进行分解，以得到多个子意图以及所述多个子意图的执行顺序；

基于所述多个子意图的执行顺序，执行所述多个子意图。

其中，在图10中，总线架构可以包括任意数量的互联的总线和桥，具体由处理器1000代表的一个或多个处理器和存储器1020代表的存储器的各种电路链接在一起。总线架构还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路链接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口提供接口。收发机1010可以是多个元件，即包括发送机和收发机，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。处理器1000负责管理总线架构和通常的处理，存储器1020可以存储处理器1000在执行操作时所使用的数据。

处理器1000可以是中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，FPGA)或复杂可编程逻辑器件(Complex Programmable LogicDevice，CPLD)，处理器也可以采用多核架构。

可选地，所述基于所述状态信息，对所述目标意图进行分解，以得到多个子意图以及所述多个子意图的执行顺序，包括：

基于所述状态信息，对所述目标意图进行分解，得到多个子意图以及所述多个子意图的初始执行顺序；

获取意图编排目标；

基于所述意图编排目标对所述多个子意图进行排序，以得到所述多个子意图的执行顺序。

可选地，所述基于所述意图编排目标对所述多个子意图进行排序，以得到所述多个子意图的执行顺序，包括：

获取所述多个子意图的多种候选执行顺序；

分别计算所述多种候选执行顺序的意图编排参数，所述意图编排参数基于所述意图编排目标确定；

在所述多种候选执行顺序中，确定意图编排参数满足预设条件的所述执行顺序。

可选地，所述基于所述状态信息，对所述目标意图进行分解，得到多个子意图以及所述多个子意图的初始执行顺序，包括：

基于所述状态信息，对所述目标意图进行分解，以得到所述多个子意图以及所述多个子意图的拓扑关系；

基于所述多个子意图的拓扑关系，确定所述多个子意图的初始执行顺序。

可选地，所述基于所述状态信息，对所述目标意图进行分解，以得到多个子意图以及所述多个子意图的执行顺序，包括：

基于所述状态信息，确定所述目标意图的目标分解方案；

在意图经验库包括所述目标分解方案的情况下，从所述意图经验库中获取所述目标分解方案；

在意图经验库不包括所述目标分解方案的情况下，将所述目标意图和所述状态信息输入至预先训练的模型中对分解方案进行预测，以获取所述目标分解方案；

基于所述目标分解方案，确定所述多个子意图以及所述多个子意图的执行顺序。

可选地，所述基于所述多个子意图的执行顺序执行所述多个子意图，包括：

基于所述多个子意图以及所述多个子意图的执行顺序，获取意图实例；

基于所述意图实例，执行所述多个子意图。

可选地，所述基于所述多个子意图以及所述多个子意图的执行顺序，获取意图实例，包括：

基于所述多个子意图以及所述多个子意图的执行顺序，在意图实例库中查询所述多个子意图的意图实例；

在所述意图实例库包括所述多个子意图的意图实例的情况下，在意图实例库中获取所述多个子意图的意图实例；

在所述意图实例库不包括所述多个子意图的意图实例的情况下，生成所述多个子意图的意图实例；

处理器1000还用于读取存储器1020中的程序，执行如下步骤：

基于所述意图实例，对所述意图实例库进行更新。

可选地，一个子意图对应一个子网切片；所述基于所述多个子意图的执行顺序，执行所述多个子意图，包括：

基于所述多个子意图的执行顺序，分别在多个子网切片执行所述多个子意图。

本申请实施例提供的电子设备，可以执行上述图1所示的方法实施例，其实现原理和技术效果类似，本实施例此处不再赘述。

本申请明实施例还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质存储有程序，所述程序被处理器执行时实现如图1中方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露方法和装置，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理包括，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。

上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述收发方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述是本申请的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请所述原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本申请的保护范围。

Claims (11)

1.一种意图分解方法，其特征在于，包括：

获取待分解的目标意图，以及与所述目标意图对应的状态信息；

基于所述状态信息，对所述目标意图进行分解，以得到多个子意图以及所述多个子意图的执行顺序；

基于所述多个子意图的执行顺序，执行所述多个子意图。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述状态信息，对所述目标意图进行分解，以得到多个子意图以及所述多个子意图的执行顺序，包括：

基于所述状态信息，对所述目标意图进行分解，得到多个子意图以及所述多个子意图的初始执行顺序；

获取意图编排目标；

基于所述意图编排目标对所述多个子意图进行排序，以得到所述多个子意图的执行顺序。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述意图编排目标对所述多个子意图进行排序，以得到所述多个子意图的执行顺序，包括：

获取所述多个子意图的多种候选执行顺序；

分别计算所述多种候选执行顺序的意图编排参数，所述意图编排参数基于所述意图编排目标确定；

在所述多种候选执行顺序中，确定意图编排参数满足预设条件的所述执行顺序。

4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述状态信息，对所述目标意图进行分解，得到多个子意图以及所述多个子意图的初始执行顺序，包括：

基于所述状态信息，对所述目标意图进行分解，以得到所述多个子意图以及所述多个子意图的拓扑关系；

基于所述多个子意图的拓扑关系，确定所述多个子意图的初始执行顺序。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述状态信息，对所述目标意图进行分解，以得到多个子意图以及所述多个子意图的执行顺序，包括：

基于所述状态信息，确定所述目标意图的目标分解方案；

在意图经验库包括所述目标分解方案的情况下，从所述意图经验库中获取所述目标分解方案；

在所述意图经验库不包括所述目标分解方案的情况下，将所述目标意图和所述状态信息输入至预先训练的模型中对分解方案进行预测，以获取所述目标分解方案；

基于所述目标分解方案，确定所述多个子意图以及所述多个子意图的执行顺序。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述多个子意图的执行顺序执行所述多个子意图，包括：

基于所述多个子意图以及所述多个子意图的执行顺序，获取意图实例；

基于所述意图实例，执行所述多个子意图。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述多个子意图以及所述多个子意图的执行顺序，获取意图实例，包括：

基于所述多个子意图以及所述多个子意图的执行顺序，在意图实例库中查询所述多个子意图的意图实例；

在所述意图实例库包括所述多个子意图的意图实例的情况下，在意图实例库中获取所述多个子意图的意图实例；

在所述意图实例库不包括所述多个子意图的意图实例的情况下，生成所述多个子意图的意图实例；

所述基于所述多个子意图以及所述多个子意图的执行顺序，获取意图实例之后，所述方法还包括：

基于所述意图实例，对所述意图实例库进行更新。

8.如权利要求1至7中任一项所述的方法，其特征在于，一个子意图对应一个子网切片；所述基于所述多个子意图的执行顺序，执行所述多个子意图，包括：

基于所述多个子意图的执行顺序，分别在多个子网切片执行所述多个子意图。

9.一种意图分解装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取待分解的目标意图，以及与所述目标意图对应的状态信息；

分解模块，用于基于所述状态信息，对所述目标意图进行分解，以得到多个子意图以及所述多个子意图的执行顺序；

执行模块，用于基于所述多个子意图的执行顺序，执行所述多个子意图。

10.一种电子设备，其特征在于，包括：收发机、存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序；其特征在于，

所述处理器，用于读取存储器中的程序实现如权利要求1至8中任一项所述的方法中的步骤。

11.一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的方法中的步骤。