【摘 要】
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近年来,随着移动通信系统的迅速发展与演变,第五代（5th-Generation,5G）移动通信系统的大规模商用部署已逐渐开始。全球学术界和产业界也都开始了对下一代移动通信系统的探索性研究。如何借助网络基础设施实现新型业务的快速生成,已成为未来移动网络发展的重要趋势。而业务生成通常指尽可能快地提供满足需求的业务,并通过智能感知业务服务等级协议（Service Level Agreement,SLA）
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近年来,随着移动通信系统的迅速发展与演变,第五代（5th-Generation,5G）移动通信系统的大规模商用部署已逐渐开始。全球学术界和产业界也都开始了对下一代移动通信系统的探索性研究。如何借助网络基础设施实现新型业务的快速生成,已成为未来移动网络发展的重要趋势。而业务生成通常指尽可能快地提供满足需求的业务,并通过智能感知业务服务等级协议（Service Level Agreement,SLA）的不断变化,实现对业务SLA的管理与保障能力,满足垂直行业对网络业务的高可靠诉求。而随着云计算技术的不断演进,未来网络将向云-边-端协作运行的智能网络方向发展。考虑到上述问题,本文以优化业务生成后的服务质量（Quality of Service,Qo S）参数为目标,在第六代（6th-Generation,6G）移动通信系统中云-边-端网络架构的基础上,展开对业务生成领域中业务部署及组合的研究工作,充分利用了深度强化学习等AI算法,实现高可靠的业务生成。具体工作如下:首先,针对6G移动通信系统中云-边-端网络架构,综合考虑业务时延、部署成本等参数构建了业务部署模型,并采用了一种基于深度强化学习的业务部署算法,实现对业务时延及部署成本等参数的联合优化。进一步地,为解决深度强化学习算法中普遍存在的收敛速度较慢等问题,本文将迁移学习算法引入到模型中,提出了一种多场景联合迁移学习算法,该算法能够根据业务类别使用相应的模型来实现更优的部署效果,从而更灵活地适应未来6G网络中更为广泛的业务场景。仿真结果表明,该算法能够有效地提高训练效率,并在时延及部署成本等方面获得更好的业务部署效果。其次,随着微服务架构的兴起,越来越多的业务被设计成独立、松散和耦合的组件集合,从而生成某一业务所需的组件可能会分布在不同的边缘云上,不再是以整体的形式进行部署。为此,本文在上节业务部署算法的基础上,进一步提出了一种跨多个边缘云的业务组合机制,以尽可能地从候选业务组件中选取出最佳组件集合以组合的方式实现业务生成,从而完成用户需求到业务的快速转换。同时在经典蚁群算法的基础上,本文提出了一种基于多信息素机制的蚁群算法来实现业务组合过程中Qo S参数的最优化,并借鉴了遗传算法中的变异操作以减少算法最终陷入到局部最优状态的可能性。仿真结果表明,该算法能够在保障生成的业务稳定性的同时,更好地实现对业务的时延和响应时间等Qo S参数的保障。
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