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面向边缘光算力网络的上行链路资源协同调度算法
1
作者
王蕴
林霄
+2 位作者
楼芝兰
李军
孙卫强
《光通信技术》
北大核心
2024年第3期45-51,共7页
为满足冷、热业务实时、高效的算力调度需求,提出一种基于自适应噪声完全集合经验模态分解(CEEMDAN)与时间卷积网络(TCN)的算力负载预测模型(简称C-TCN模型),并设计了基于C-TCN与Q学习的资源协同调度算法(CTQ算法),利用C-TCN模型提前感...
为满足冷、热业务实时、高效的算力调度需求,提出一种基于自适应噪声完全集合经验模态分解(CEEMDAN)与时间卷积网络(TCN)的算力负载预测模型(简称C-TCN模型),并设计了基于C-TCN与Q学习的资源协同调度算法(CTQ算法),利用C-TCN模型提前感知下一时刻负载变化,通过Q学习协同调度波长与存储资源,寻找最佳波长划分与边缘存储分配方案。实验结果表明:CTQ算法的调度性能不仅优于现有调度算法,能满足冷、热业务调度性能要求,而且还能提高波长利用率。
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关键词
边缘光算力网络
算力调度
数据传输
资源调度
网络优化
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题名
面向边缘光算力网络的上行链路资源协同调度算法
1
作者
王蕴
林霄
楼芝兰
李军
孙卫强
机构
福州
大学
物理与信息
工程
学院
浙江财经
大学
数据科学学院
苏州大学江苏省新型光纤技术与通信网络工程研究中心
上海交通
大学
区域
光纤
通信
网与
新型
光
通信
系统国家重点实验室
出处
《光通信技术》
北大核心
2024年第3期45-51,共7页
基金
国家自然科学基金青年项目(批准号:61901118、12001483)资助
上海交通大学“区域光纤通信网与新型光通信系统国家重点实验室”开放基金(批准号:2023GZKF020)资助
江苏省新型光纤技术与通信网络工程研究中心开放研究课题(批准号:SDGC2232)资助。
文摘
为满足冷、热业务实时、高效的算力调度需求,提出一种基于自适应噪声完全集合经验模态分解(CEEMDAN)与时间卷积网络(TCN)的算力负载预测模型(简称C-TCN模型),并设计了基于C-TCN与Q学习的资源协同调度算法(CTQ算法),利用C-TCN模型提前感知下一时刻负载变化,通过Q学习协同调度波长与存储资源,寻找最佳波长划分与边缘存储分配方案。实验结果表明:CTQ算法的调度性能不仅优于现有调度算法,能满足冷、热业务调度性能要求,而且还能提高波长利用率。
关键词
边缘光算力网络
算力调度
数据传输
资源调度
网络优化
Keywords
edge optical computing power network
computing power scheduling
data transfer
resource scheduling
network optimization
分类号
TN91 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向边缘光算力网络的上行链路资源协同调度算法
王蕴
林霄
楼芝兰
李军
孙卫强
《光通信技术》
北大核心
2024
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