基于流量负载平衡的通信骨干网络自主决策优化技术探索

为了解决现代骨干网络在处理大流量数据时面临的流量负载平衡问题,提出了一种基于深度强化学习(DRL)的自主决策优化技术,其通过智能化调整流量分配来优化网络性能。采用实时数据驱动的学习模型,通过分析历史与当前网络负载数据,使系统能够在无需预定模型的情况下,学习如何动态调整流量以适应网络状态的变化。该技术有效整合了网络状态的实时监测、流量预测及自适应路由算法,形成了一个能够预测并响应网络状况变化的多层次决策系统,对高流量网络环境下的流量管理提供了一种有效的解决方案。

一种有效的并行入侵检测系统流量分配策略

流量分配是影响并行入侵检测系统实时性的重要因素。首先提出了一种以局部时间内探测节点的负载平衡为目标,综合考虑探测节点的负载和处理能力的动态流量分配策略;然后通过引入负载平衡的粒度、益处估计,提出了一种动态负载平衡策略,达到了全局时间内探测节点的负载平衡;最后通过实验分析表明该策略是有效的。

网络编码对组播通信的性能改善

介绍了用于改善组播通信性能的一种新方法,即网络编码;详细分析了网络编码对于组播通信的性能改善,包括提高组播网络的容量、改善网络链路的负载均衡、节省网络带宽资源消耗、节省无线网络节点的能量消耗、减小信息传播的路径时延、提高网络链接的鲁棒性和提高网络的纠错效率等;最后指出了关于网络编码的有待研究的重要问题。