Learning-Assisted Dynamic VNF Selection and Chaining for 6G Satellite-Ground Integrated Networks
Notice bibliographique
Résumé
The sixth generation (6G) mobile communication system is expected to provide global seamless network coverages, where a satellite-ground integrated network (SGIN) is seen as one of the typical 6G networking paradigms. In this paper, a dynamic virtual network function (VNF) selection and chaining (DVSC) problem in an SGIN is investigated. We aim to balance the network resource provisioning and VNF migration costs with service performance gain to maximize the long-term network profit. Specifically, we formulate the DVSC problem as a Markov decision process (MDP), by taking into consideration the heterogeneity and time-varying nature of SGINs. A novel VNF selection and chaining scheme is proposed, where a deepQ-learning (DQL) algorithm is designed to dynamically determine a set of VNF selection and chaining policies (VSCPs) based on the evolving network states (e.g., network resources, network topology, and network traffic load). Furthermore, to elaborate the level of computing resource sharing of VSCP sets, a new sharing ratio (SR) is proposed. To efficiently allocate heterogeneous network resources, the action space is built by clustering the historical records of the network load and selecting the VSCP set for each cluster in a greedy manner. Extensive simulation results are presented to demonstrate the effectiveness of the proposed framework in comparison with the state-of-the-art schemes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».