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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: 收藏
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引用; 《光通信技术》2024年第3期48卷 45-51页; 作者：王蕴林霄楼芝兰李军孙卫强福州大学物理与信息工程学院福州350116 浙江财经大学数据科学学院杭州310018 苏州大学江苏省新型光纤技术与通信网络工程研究中心江苏苏州215006 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上海200240; 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。; 来源：详细信息评论

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