面向資源配置的認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)智能決策研究.pdf

1、傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)存在資源利用率低、業(yè)務(wù)的QoS無(wú)法保證、用戶(hù)滿(mǎn)意度低等問(wèn)題，認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)為上述問(wèn)題的解決提供了可能。認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)是一種智能網(wǎng)絡(luò)，能感知網(wǎng)絡(luò)整體狀態(tài)，通過(guò)推理學(xué)習(xí)自主制定計(jì)劃和決策，執(zhí)行相應(yīng)的動(dòng)作，并利用反饋控制不斷調(diào)節(jié)業(yè)務(wù)傳輸策略。本文分析了整個(gè)認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)資源配置的現(xiàn)狀，介紹了當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)資源配置的相關(guān)技術(shù)知識(shí)，并闡述面向認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)資源配置的智能決策。論文的主要研究?jī)?nèi)容概括如下：
　　第一，根據(jù)智能決策架構(gòu)需求提出了一種面向資源配置

2、的智能決策架構(gòu)，并簡(jiǎn)單介紹了該架構(gòu)中各個(gè)組成部件的功能和特性。與傳統(tǒng)決策架構(gòu)相比，該決策架構(gòu)由全局到局部分為三層決策模塊，跨層解決多種決策問(wèn)題。每種決策都采用了智能算法，具有智能性、反映性、學(xué)習(xí)性和協(xié)作性等特征。
　　第二，提出了一種基于改進(jìn)灰預(yù)測(cè)模型的認(rèn)知業(yè)務(wù)流預(yù)測(cè)算法。首先對(duì)業(yè)務(wù)流進(jìn)行了預(yù)處理，采用矢量量化與業(yè)務(wù)流聚類(lèi)融合算法處理流量序列，然后采用改進(jìn)的GM(1,1)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行業(yè)務(wù)流預(yù)測(cè)，從而得到連續(xù)時(shí)間片上認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)多種業(yè)務(wù)

3、流的發(fā)展趨勢(shì)，為資源配置供了具有參考價(jià)值的數(shù)據(jù)。該預(yù)測(cè)算法通過(guò)對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行空間取對(duì)數(shù)，能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)突發(fā)業(yè)務(wù)流結(jié)果。最后通過(guò)與GM(1,1)預(yù)測(cè)算法進(jìn)行對(duì)比，表明本文提出的方法對(duì)認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)中突發(fā)業(yè)務(wù)流能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。
　　第三，提出了一種基于業(yè)務(wù)流預(yù)測(cè)的認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)資源智能配置策略。結(jié)合業(yè)務(wù)流預(yù)測(cè)的結(jié)果，對(duì)新的業(yè)務(wù)流進(jìn)行資源的動(dòng)態(tài)自適應(yīng)配置，并將配置策略的效果通過(guò)基于Q學(xué)習(xí)算法的反饋學(xué)習(xí)機(jī)制向源端反映，使其動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)緩沖資源的利用率。另外該算法