JP7428831B2 - Otnネットワークリソース最適化方法および装置、コンピュータデバイスならびに記憶媒体 - Google Patents
Otnネットワークリソース最適化方法および装置、コンピュータデバイスならびに記憶媒体 Download PDFInfo
- Publication number
- JP7428831B2 JP7428831B2 JP2022572468A JP2022572468A JP7428831B2 JP 7428831 B2 JP7428831 B2 JP 7428831B2 JP 2022572468 A JP2022572468 A JP 2022572468A JP 2022572468 A JP2022572468 A JP 2022572468A JP 7428831 B2 JP7428831 B2 JP 7428831B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- service
- creation state
- service creation
- created
- quantization index
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000005457 optimization Methods 0.000 title claims description 77
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 36
- 238000003860 storage Methods 0.000 title claims description 16
- 238000013139 quantization Methods 0.000 claims description 70
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims description 31
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 21
- 230000003542 behavioural effect Effects 0.000 claims description 16
- 230000009471 action Effects 0.000 claims description 15
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 4
- 230000002787 reinforcement Effects 0.000 description 16
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 15
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 10
- 230000008569 process Effects 0.000 description 10
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 9
- 230000006870 function Effects 0.000 description 9
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 238000013468 resource allocation Methods 0.000 description 5
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- MWRWFPQBGSZWNV-UHFFFAOYSA-N Dinitrosopentamethylenetetramine Chemical compound C1N2CN(N=O)CN1CN(N=O)C2 MWRWFPQBGSZWNV-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 229940112112 capex Drugs 0.000 description 2
- 239000003795 chemical substances by application Substances 0.000 description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- FEBLZLNTKCEFIT-VSXGLTOVSA-N fluocinolone acetonide Chemical compound C1([C@@H](F)C2)=CC(=O)C=C[C@]1(C)[C@]1(F)[C@@H]2[C@@H]2C[C@H]3OC(C)(C)O[C@@]3(C(=O)CO)[C@@]2(C)C[C@@H]1O FEBLZLNTKCEFIT-VSXGLTOVSA-N 0.000 description 2
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 2
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 2
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000003012 network analysis Methods 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 1
- 230000007723 transport mechanism Effects 0.000 description 1
- 238000012384 transportation and delivery Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L45/00—Routing or path finding of packets in data switching networks
- H04L45/645—Splitting route computation layer and forwarding layer, e.g. routing according to path computational element [PCE] or based on OpenFlow functionality
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04Q—SELECTING
- H04Q11/00—Selecting arrangements for multiplex systems
- H04Q11/0001—Selecting arrangements for multiplex systems using optical switching
- H04Q11/0062—Network aspects
- H04Q11/0067—Provisions for optical access or distribution networks, e.g. Gigabit Ethernet Passive Optical Network (GE-PON), ATM-based Passive Optical Network (A-PON), PON-Ring
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L41/00—Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks
- H04L41/08—Configuration management of networks or network elements
- H04L41/0803—Configuration setting
- H04L41/0823—Configuration setting characterised by the purposes of a change of settings, e.g. optimising configuration for enhancing reliability
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L41/00—Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks
- H04L41/16—Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks using machine learning or artificial intelligence
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L45/00—Routing or path finding of packets in data switching networks
- H04L45/14—Routing performance; Theoretical aspects
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04Q—SELECTING
- H04Q11/00—Selecting arrangements for multiplex systems
- H04Q11/0001—Selecting arrangements for multiplex systems using optical switching
- H04Q11/0062—Network aspects
- H04Q2011/0086—Network resource allocation, dimensioning or optimisation
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04Q—SELECTING
- H04Q2213/00—Indexing scheme relating to selecting arrangements in general and for multiplex systems
- H04Q2213/1301—Optical transmission, optical switches
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Data Exchanges In Wide-Area Networks (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Telephonic Communication Services (AREA)
Description
Claims (19)
- カレントサービス作成状態での作成予定サービスを行動方策に基づいて決定し、前記作成予定サービスを作成し、カレントサービス作成状態での即時報酬を計算し、一つのエピソードが終了するまで次のサービス作成状態に入り、各々のサービス作成状態での即時報酬に基づいて各々のサービス作成状態での総合最適化パラメータを計算し、前記各々のサービス作成状態での総合最適化パラメータに基づいて量子化インデックス重みベクトルを計算・更新することであって、前記行動方策は、複数の量子化インデックスに対応する量子化インデックス重みベクトルに関する確率関数であることと、
数量の予め設けられたエピソードを反復して、最適な量子化インデックス重みベクトルを得ることと、
前記最適な量子化インデックス重みベクトルに基づいて前記行動方策を更新することと、
を含む、OTNネットワークリソース最適化方法。 - カレントサービス作成状態での作成予定サービスを行動方策に基づいて決定する前に、複数の量子化インデックスとインデックス重みベクトルとに基づいて総合量子化インデックス採点を計算することと、
前記総合量子化インデックス採点に基づいて欲張り係数を計算することと、
作成予定サービスの選択確率と前記欲張り係数とに基づいて前記行動方策を決定することと、
をさらに含む、請求項1に記載の方法。 - カレントサービス作成状態での作成予定サービスを行動方策に基づいて決定することは、
各作成予定サービスをカレントサービス作成状態で選択する確率を計算することと、
各作成予定サービスを前記カレントサービス作成状態で選択する確率に基づいて一つの作成予定サービスを決定することと、
予め設けられたOTNネットワーク総合インデックス最適化目的関数に基づいて、決定された作成予定サービスの代替経路選択をソートすることと、
前記ソートにおける各代替経路選択の選択確率を計算することと、
前記ソートにおける各代替経路選択の選択確率に基づいて一つの代替経路選択を決定し、カレントサービス作成状態での作成予定サービスのルーティングとすることと、
を含む、請求項3~11のいずれか一項に記載の方法。 - 各々のサービス作成状態での即時報酬に基づいて各々のサービス作成状態での総合最適化パラメータを計算・更新することは、
次のサービス作成状態の後の各サービス作成状態での即時報酬に基づいてカレントサービス作成状態での期待収益を計算することと、
前記カレントサービス作成状態での期待収益に基づいてカレントサービス作成状態での総合最適化パラメータを計算・更新することと、を含む、請求項3~11のいずれか一項に記載の方法。 - 第一処理モジュール、第二処理モジュールと更新モジュールを含み、
前記第一処理モジュールは、カレントサービス作成状態での作成予定サービスを行動方策に基づいて決定し、前記作成予定サービスを作成し、カレントサービス作成状態での即時報酬を計算し、一つのエピソードが終了するまで次のサービス作成状態に入り、各々のサービス作成状態での即時報酬に基づいて各々のサービス作成状態での総合最適化パラメータを計算し、前記各々のサービス作成状態での総合最適化パラメータに基づいて量子化インデックス重みベクトルを計算・更新し、前記行動方策は、複数の量子化インデックスに対応する量子化インデックス重みベクトルに関する確率関数であるように構成され、
前記第二処理モジュールは、数量の予め設けられたエピソードを反復して、最適な前記量子化インデックス重みベクトルを得るように構成され、
前記更新モジュールは、最適な前記量子化インデックス重みベクトルに基づいて前記行動方策を更新するように構成されたOTNネットワークリソース最適化装置。 - 一つまたは複数のプロセッサと、
一つまたは複数のプログラムが記憶された記憶装置とを、含み、
前記一つまたは複数のプログラムが前記一つまたは複数のプロセッサによって実行されると、前記一つまたは複数のプロセッサが請求項1~16のいずれか一項に記載のOTNネットワークリソース最適化方法を実現するようにするコンピュータデバイス。 - コンピュータプログラムが記憶されたコンピュータ可読記憶媒体であって、前記プログラムがプロセッサによって実行されると、請求項1~16のいずれか一項に記載のOTNネットワークリソース最適化方法を実現するコンピュータ可読記憶媒体。
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010899110.1 | 2020-08-31 | ||
CN202010899110.1A CN114125593A (zh) | 2020-08-31 | 2020-08-31 | Otn网络资源优化方法、装置、计算机设备和介质 |
PCT/CN2021/111489 WO2022042276A1 (zh) | 2020-08-31 | 2021-08-09 | Otn网络资源优化方法及装置、计算机设备和存储介质 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2023527007A JP2023527007A (ja) | 2023-06-26 |
JP7428831B2 true JP7428831B2 (ja) | 2024-02-06 |
Family
ID=80354528
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2022572468A Active JP7428831B2 (ja) | 2020-08-31 | 2021-08-09 | Otnネットワークリソース最適化方法および装置、コンピュータデバイスならびに記憶媒体 |
Country Status (5)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20230319446A1 (ja) |
EP (1) | EP4195687A4 (ja) |
JP (1) | JP7428831B2 (ja) |
CN (1) | CN114125593A (ja) |
WO (1) | WO2022042276A1 (ja) |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2020127182A (ja) | 2019-02-06 | 2020-08-20 | 日本電信電話株式会社 | 制御装置、制御方法及びプログラム |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN100499534C (zh) * | 2003-04-24 | 2009-06-10 | 华为技术有限公司 | 一种实现光同步数字传送网多业务优化的方法 |
US11126929B2 (en) * | 2017-11-09 | 2021-09-21 | Ciena Corporation | Reinforcement learning for autonomous telecommunications networks |
CN109768940B (zh) * | 2018-12-12 | 2020-12-29 | 北京邮电大学 | 多业务sdn网络的流量分配方法及装置 |
CN111106999A (zh) * | 2019-12-27 | 2020-05-05 | 国网江苏省电力公司信息通信分公司 | 一种ip-光网络通信业务联合分配方法及装置 |
-
2020
- 2020-08-31 CN CN202010899110.1A patent/CN114125593A/zh active Pending
-
2021
- 2021-08-09 JP JP2022572468A patent/JP7428831B2/ja active Active
- 2021-08-09 US US18/023,348 patent/US20230319446A1/en active Pending
- 2021-08-09 WO PCT/CN2021/111489 patent/WO2022042276A1/zh unknown
- 2021-08-09 EP EP21860115.1A patent/EP4195687A4/en active Pending
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2020127182A (ja) | 2019-02-06 | 2020-08-20 | 日本電信電話株式会社 | 制御装置、制御方法及びプログラム |
US20220124003A1 (en) | 2019-02-06 | 2022-04-21 | Nippon Telegraph And Telephone Corporation | Control apparatus, control method and non-transitory computer-readable medium |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
WO2022042276A1 (zh) | 2022-03-03 |
CN114125593A (zh) | 2022-03-01 |
EP4195687A4 (en) | 2024-08-07 |
US20230319446A1 (en) | 2023-10-05 |
JP2023527007A (ja) | 2023-06-26 |
EP4195687A1 (en) | 2023-06-14 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US11153229B2 (en) | Autonomic resource partitions for adaptive networks | |
Chen et al. | DeepRMSA: A deep reinforcement learning framework for routing, modulation and spectrum assignment in elastic optical networks | |
Quang et al. | Multi-domain non-cooperative VNF-FG embedding: A deep reinforcement learning approach | |
Wang et al. | A reinforcement learning approach for online service tree placement in edge computing | |
JP7436747B2 (ja) | Otnネットワークリソース最適化方法および装置、コンピュータデバイスと記憶媒体 | |
Santos et al. | Resource provisioning in fog computing through deep reinforcement learning | |
Guan et al. | Slice reconfiguration based on demand prediction with dueling deep reinforcement learning | |
CN111800352B (zh) | 基于负载均衡的服务功能链部署方法和存储介质 | |
Cai et al. | SARM: service function chain active reconfiguration mechanism based on load and demand prediction | |
Zhou et al. | Multi-task deep learning based dynamic service function chains routing in SDN/NFV-enabled networks | |
Di Cicco et al. | DRL-FORCH: A Scalable Deep Reinforcement Learning-based Fog Computing Orchestrator | |
US11552858B2 (en) | Reinforcement learning for optical network re-grooming | |
JP7428831B2 (ja) | Otnネットワークリソース最適化方法および装置、コンピュータデバイスならびに記憶媒体 | |
CN117749697A (zh) | 云网融合预调度方法、装置、系统及存储介质 | |
US10505840B2 (en) | Methods and systems for failure recovery in a virtual network environment | |
CN117354227A (zh) | 基于强化学习智能体探索优化的跨层路由方法及相关设备 | |
CN110233763B (zh) | 一种基于时序差分学习的虚拟网络嵌入算法 | |
WO2022105642A1 (zh) | 单业务资源配置方法和装置、计算机设备和介质 | |
CN115633083A (zh) | 一种电力通信网业务编排方法、装置及存储介质 | |
CN116389266A (zh) | 一种基于强化学习的数字孪生网络切片的方法和装置 | |
Hara et al. | Deep reinforcement learning with graph neural networks for capacitated shortest path tour based service chaining | |
Qu et al. | A game theory based approach for distributed dynamic spectrum access | |
Mohammadi et al. | Automatic delay-sensitive applications quality of service improvement with deep flows discrimination in software defined networks | |
CN113608830A (zh) | 基于故障预测的vnf迁移方法及装置 | |
CN115484520B (zh) | 弹性光网络的频谱分配网络获取方法和频谱分配方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20221124 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20231220 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20240109 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20240125 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7428831 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |