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一种基于深度学习和跨域协作的负载均衡方法及装置

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专利号 202210179936X 专利名称 一种基于深度学习和跨域协作的负载均衡方法及装置
专利类型 发明专利 国际分类 H04L 47/125 (2022.01),H04L 47/10 (2022.01),G06N 3/0464 (2023.01),G06N 3/0442 (2023.01),G06N 3/08 (2023.01)
申请人 重庆邮电大学 申请地址 重庆市南岸区南山街道崇文路2号
发明人 尚凤军,蒋延国 申请日期 2022-02-25
下证状态 已下证 更新时间 2026-08-26 15:44:02
专利摘要 本发明属于计算机网络领域,具体涉及一种基于深度学习和跨域协作的负载均衡方法及装置,包括:获取流表参数和端口参数计算各链路带宽占用率;根据参数构建各链路的特征向量矩阵和邻接矩阵;构建关联时空的链路负载状态预测模型,根据特征向量矩阵和邻接矩阵预测下一周期的当前链路负载状态值;将当前链路负载状态值与对应链路带宽占用率融合,得到当前链路的最终可选度;结合各个链路的最终可选度建立流量调度数学模型,采用改进人工蜂群算法来计算流量的传输路径并下发流表到各交换机;构建控制平面资源管理模块控制流量跨域实现负载均衡;本发明通过跨域协作方式降低控制平面资源消耗,提高数据平面传输性能,达到网络整体的负载均衡。

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专利证书原件
身份证
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