陈卓
- 作品数：26 被引量：66H指数：4
- 供职机构：重庆理工大学计算机科学与工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金重庆市教委科研基金国家科技重大专项更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信文化科学更多>>
- 运营商网络中基于深度强化学习的服务功能链迁移机制被引量：3
- 2020年
- 为改善运营商网络提供的移动服务体验,该文研究服务功能链(SFC)的在线迁移问题。首先基于马尔可夫决策过程(MDP)对服务功能链中的多个虚拟网络功能(VNF)在运营商网络中的驻留位置迁移进行模型化分析。通过将强化学习和深度神经网络相结合提出一种基于双深度Q网络(double DQN)的服务功能链迁移机制,该迁移方法能在连续时间下进行服务功能链的在线迁移决策并避免求解过程中的过度估计。实验结果表明,该文所提出的策略相比于固定部署算法和贪心算法在端到端时延和网络系统收益等方面优势明显,有助于运营商改善服务体验和资源的使用效率。
- 陈卓冯钢何颖周杨
- 关键词：运营商网络
- 一种蒙特卡洛方法的区块链邻居节点优选策略
- 2023年
- 针对目前区块链网络中区块传播耗时长、网络拓扑传输性能差的问题,设计了一种基于蒙特卡洛方法改进的邻居节点优选策略。首先,通过每轮区块到达节点的时间求得节点与邻居节点间的评分;然后,根据当前邻居节点的淘汰率从候选节点中随机添加新节点放入当前节点的邻居集,算出全部可能会被淘汰的组合,再利用蒙特卡洛方法和Softmax函数得到每个组合可能被淘汰的概率;最后,根据当前邻居节点的淘汰概率,从网络中随机选择节点替换当前邻居节点。仿真结果表明:与随机选择邻居节点的策略相比,邻居节点优选策略能提升区块在区块链网络中的传播效率,使区块的平均传播时间缩短30%左右。
- 陈卓王国安周川
- 关键词：蒙特卡洛方法邻居节点传播时延
- 一种面向路由负荷的自适应均衡Ad hoc路由协议被引量：2
- 2012年
- 针对Ad hoc网络中的路由协议通常采用基于数据路径最短的标准选路,而缺乏对网络负荷这一重要因素进行考察,这最终导致所选择的路径可能产生拥塞,并使某些过载节点寿命降低,提出一种根据节点的网络负载进行自适应路由选择的协议(ADMAR)。该协议把网络当前的动态负荷因素纳入考虑的指标,在节点选路过程中选择负荷较轻的路径,以达到合理地分担网络中负荷的目的。通过基于OPNET的仿真实验对该协议的性能和效果进行分析评估,实验结果说明ADMAR具有较好的负荷分担能力,并尽可能降低网络热点区域产生的可能性。
- 李彦陈卓
- 关键词：ADHOC网络路由协议AODV协议
- MEC中基于改进遗传模拟退火算法的虚拟网络功能部署策略被引量：20
- 2020年
- 为了有效改善多集群共存的移动边缘网络中业务流端到端服务时延,提出了一种基于改进遗传模拟退火算法的虚拟网络功能部署策略。通过开放Jackson排队网络对移动业务流的时延进行最优化建模,在证明其NP性的基础上提出了将遗传算法与模拟退火算法相结合的求解策略,该策略通过对服务节点的提前映射机制避免了可能带来的网络拥塞,并通过个体的约束性判断和纠正遗传的方法避免了局部最优的出现。在不同的服务请求量、服务节点规模、集群数量及虚拟网络功能之间的逻辑连接关系等参数下的对比实验表明,该策略能提供更低时延的端到端服务,使时延敏感类移动业务获得更好体验。
- 陈卓冯钢刘怡静周杨
- 关键词：遗传模拟退火算法
- 分层P2P点播系统中优化的带宽资源分配策略
- 2014年
- 在基于分层视频编码技术的P2P点播系统中,由于视频数据的供需不平衡易导致视频服务器带宽开销严重。先从视频数据的带宽供需的角度对视频服务器的带宽开销进行建模,该模型可归结为求解一个线性优化问题。提出了一种基于在线时间相似性的邻居选择及同视频层及跨视频层的带宽资源分配策略,节点可以从位于同视频层的前驱节点及处于其他视频层的"帮助者"获得所需带宽资源。仿真实验表明,邻居选择及带宽分配策略都能有效地降低视频服务器带宽资源开销。
- 陈卓冯钢周江
- 关键词：PEER-TO-PEER视频点播
- 移动边缘计算中基于图到序列深度强化学习的复杂任务部署策略
- 2024年
- 借助于移动边缘计算(MEC)和网络虚拟化技术,可使移动端将执行各类复杂应用所需的算力、存储和传输等资源需求就近卸载至边缘服务节点,从而获得更高效的服务体验。面向边缘服务商,研究其在进行复杂任务部署时所面临的能耗优化决策问题。首先将复杂任务部署于多个边缘服务节点的问题建模为混合整数规划(MIP)模型,然后提出了一种融合图到序列的深度强化学习(DRL)求解策略。该策略通过基于图的编码器设计提取并学习子任务间潜在的依赖关系,从而根据边缘服务节点的可用资源状态及使用率自动发现任务部署的通用模式,最终快速获得能耗优化的部署策略。在不同的网络规模中,将所提策略与具代表性的基准策略进行了全面对比。实验结果表明,所提策略在任务部署错误率、MEC系统总功耗和算法求解效率等方面均显著优于基准策略。
- 陈卓操民涛周致圆黄欣李彦
- 一种Ad Hoc多播网络中的缓存优化策略
- 2012年
- 为实现Ad Hoc多播网络中丢失数据的源端恢复或本地恢复,定义分组缓存效率和剩余缓存效率指标。在分析缓存效率最优问题的基础上,提出一种缓存优化策略OCT,通过分布式缓存算法使系统尽可能逼近理论最优值。实验结果表明,OCT能有效提高多播传输的可靠性,减少丢失数据的恢复时间。
- 陈卓陈黎霞
- 关键词：ADHOC网络缓存策略
- 运营商网络中面向资源碎片优化的网络服务链构建策略被引量：5
- 2018年
- 网络功能虚拟化(NFV)的引入使得运营商网络的网络功能不再依赖于专用硬件设备且服务能力更具弹性。为更有效地使用基于NFV的运营商网络中的资源,该文提出一种网络服务链(NSC)的优化构建策略。和已有研究工作不同,该文从减少因计算资源和网络资源这两类资源的不合理使用产生的资源碎片角度出发,以最大化运营商网络能容纳的业务流数量为目标,建立NSC构建的数学模型,且提出一种新的贪心NSC构建策略,该策略融合了路径选择和NSC的多个VNF部署。数值仿真实验表明,在相同资源总量的情况下与典型策略相比,所提策略能够容纳更多的业务流,实现更低的端到端的数据延迟,有效提高了运营商网络中通用服务器和交换机的资源利用率。
- 陈卓冯钢刘蓓周杨
- 关键词：运营商网络
- 一种面向联邦学习对抗攻击的选择性防御策略
- 2024年
- 联邦学习(FL)基于终端本地的学习以及终端与服务器之间持续地模型参数交互完成模型训练,有效地解决了集中式机器学习模型存在的数据泄露和隐私风险。但由于参与联邦学习的多个恶意终端能够在进行本地学习的过程中通过输入微小扰动即可实现对抗性攻击,并进而导致全局模型输出不正确的结果。该文提出一种有效的联邦防御策略-SelectiveFL,该策略首先建立起一个选择性联邦防御框架,然后通过在终端进行对抗性训练提取攻击特性的基础上,在服务器端对上传的本地模型更新的同时根据攻击特性进行选择性聚合,最终得到多个适应性的防御模型。该文在多个具有代表性的基准数据集上评估了所提出的防御方法。实验结果表明,与已有研究工作相比能够提升模型准确率提高了2%~11%。
- 陈卓江辉周杨
- 关键词：防御机制对抗性训练
- 无线传感器网络中基于网络编码的可靠数据传输策略被引量：2
- 2012年
- 结合网络编码理论,提出了一种适应于无线传感器网络环境的可靠数据传输策略——M-Growth Codes,通过基于梯度的有向路由,保证所有数据都朝着汇聚节点的方向汇聚。另外该数据传输策略还可以实现利用编码包实现对其他编码包的解码操作,进一步增强了数据的可恢复性。经过网络仿真验证表明M-Growth Codes策略能有效提高无线传感器网络的吞吐量并改善数据传输的可靠性。
- 陈卓陈洋冯大权
- 关键词：无线传感器网络可靠数据传输网络编码解码汇聚节点
