研究目的
研究一种特定草药对某种疾病的治疗效果。
研究成果
对总结结果进行深入分析与归纳，着重强调可解释性与前瞻性。基于这些结果，进一步提炼核心发现、研究意义以及对未来研究的建议。
研究不足
实验的技术和应用限制，以及潜在的优化领域。
基于深度学习辅助的网络编排，实现跨数据中心弹性光网络中按需且经济高效的虚拟网络功能服务链编排
DOI：10.1364/JOCN.10.000D29
期刊：Journal of Optical Communications and Networking
出版年份：2018
更新时间：2025-09-09 09:28:46
摘要：
本研究针对数据中心间弹性光网络中按需虚拟网络功能服务链（vNF-SC）配置导致的较长设置时延及复杂的网络控制管理问题。我们首先设计了一个采用资源预部署的配置框架来解决上述挑战。该框架被设计为离散时间系统，其中操作在固定时隙（TS）内周期性执行。每个时隙包含预部署阶段和配置阶段：预部署阶段通过深度学习（DL）模型预测未来vNF-SC请求，进而建立光路并部署vNF以预置资源；随后系统进入配置阶段，实时收集客户端动态vNF-SC请求，并通过按序引导流量经过所需vNF来提供服务。为精准预测高维未来vNF-SC请求数据，我们基于长短期记忆神经网络设计DL模型并开发有效训练方案。随后从多维度优化配置框架与DL模型。通过利用真实流量轨迹的仿真评估表明，相较于同样遵循本配置框架原则且预测vNF-SC请求的两个基准方案，本DL模型实现了更高的请求预测准确率和更低的阻塞概率。
作者：
Baojia Li，Wei Lu，Siqi Liu，Zuqing Zhu
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