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申请/专利权人：北京邮电大学

摘要：本发明提供了一种中断延迟容忍的异构网络动态负载均衡方法和装置，涉及通信的技术领域，该方法中，无人节点可以通过存储‑携带‑转发的机制进行间接通信，也可以缓存数据包，所以即使数据包TTL到期也不必从源节点重传，同时存储‑携带‑转发机制的特性极大地提高了数据传输效率，并且，在利用强化学习算法对网络参数进行优化时，将所有无人节点在相邻时刻的积压队列长度之差、所有无人节点成功投递数据包的排队时延和所有无人节点在当前时刻投递数据包的成功率与智能体的奖励建立联系，以使集群网络学习如何在确保高投递率、低时延的前提下使得整个网络负载均衡的策略，提升异构无人平台集群网络的整体运行效率，从而保证了用户服务质量。

主权项：1.一种中断延迟容忍的异构网络动态负载均衡方法，其特征在于，包括：步骤1，初始化异构无人平台集群网络中每个无人节点的配置参数；其中，所述配置参数包括：轨迹数据、缓存数据包类型、当前时刻下的服务率、到达率、DTN路由指标和数据包积压队列长度；所述服务率表示当前无人节点作为源节点待发送给其他无人节点的数据包总数；所述到达率表示所述当前无人节点作为中继节点待发送给其他无人节点的数据包总数；步骤2，基于预设社区划分算法对所述异构无人平台集群网络进行社区划分，得到多个无人社区，并基于社区内广播构建每个所述无人节点的社会属性表；其中，所述社会属性表用于记录所述无人节点所在社区内其余无人节点的缓存数据包类型；重复执行下述步骤3至步骤5，并在达到预设训练步长后，返回上述步骤1，直至达到预设训练轮次，得到所述异构无人平台集群网络的目标网络参数；步骤3，获取用户发送的指定类型数据包请求，并确定所述异构无人平台集群网络中待接收指定类型数据包的无人节点；步骤4，基于所述指定类型数据包请求在所述多个无人社区内洪泛相应类型的兴趣包，以基于所述社会属性表确定所述异构无人平台集群网络中待发送所述指定类型数据包的若干无人节点；步骤5，利用强化学习算法对所述异构无人平台集群网络的网络参数进行优化；其中，所述强化学习算法中的智能体与所述异构无人平台集群网络中的无人节点一一对应，智能体的状态包括：无人节点在当前时刻下的服务率、到达率、DTN路由指标和数据包积压队列长度，智能体的动作为无人节点待发送数据包的下一跳节点；所有智能体执行动作后的奖励与所有无人节点在相邻时刻的积压队列长度之差，以及所有无人节点成功投递数据包的排队时延负相关，与所有无人节点在当前时刻投递数据包的成功率正相关。

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百度查询： 北京邮电大学 一种中断延迟容忍的异构网络动态负载均衡方法和装置