为确立船舶营运过程中的风险涌现特征,需要考虑复杂系统组成因子的不确定结构问题。以复杂性系统为视角,提出了一种复杂网络不确定结构的风险功能共振分析模型。首先,利用Apriori算法对船舶系统组分进行风险分析,计算组成因子间的非线...为确立船舶营运过程中的风险涌现特征,需要考虑复杂系统组成因子的不确定结构问题。以复杂性系统为视角,提出了一种复杂网络不确定结构的风险功能共振分析模型。首先,利用Apriori算法对船舶系统组分进行风险分析,计算组成因子间的非线性交互效用,生成交互强度矩阵,从而确立船舶营运安全风险的功能共振分析模型(Functional Resonance Analysis Model,FRAM)。随后,采用图卷积网络(Graph Convolutional Network,GCN)构建系统组分网络,识别关键节点,并对因子交互关系网络结构进行重塑。最后,引入深度优先搜索(Depth First Search,DFS)算法,识别关键风险路径,计算出船舶系统组分因子的影响度。结合港口国监督(Port State Control,PSC)缺陷数据,运用前述模型对船舶营运风险进行仿真应用。应用结果表明,船舶的不安全状态受到内外部组成因子的属性影响,并存在关键共振路径关系,其中消防系统、船舶结构状态等是影响船舶不安全状态的核心节点。构建的风险功能共振分析模型能够基于不同的数据输入,自适应生成相应的风险路径依赖。基于复杂网络结构的风险功能共振模型有助于分析不确定结构复杂系统的风险涌现。展开更多
在软件定义网络和网络功能虚拟化范式下,服务功能链(service function chaining,SFC)技术通过灵活编排虚拟网络功能实现了网络服务的定制化部署。然而,动态网络环境下SFC部署面临着决策空间大、环境复杂多变等挑战。强化学习因其自适应...在软件定义网络和网络功能虚拟化范式下,服务功能链(service function chaining,SFC)技术通过灵活编排虚拟网络功能实现了网络服务的定制化部署。然而,动态网络环境下SFC部署面临着决策空间大、环境复杂多变等挑战。强化学习因其自适应学习复杂环境特征并动态决策的能力,在解决SFC部署问题上展现出显著优势。该研究首先阐述了SFC部署的基本概念与技术架构,并具体介绍了基于强化学习的SFC部署框架。随后,从算法设计、应用场景和优化策略等角度,梳理并深入分析了强化学习在SFC放置、调度和重配置3个关键阶段中的研究进展与创新应用。最后,总结了现有研究在算法设计、性能优化和实际部署方面的优势与局限,并分析了该领域的技术挑战与未来发展趋势。展开更多
基于IPv6的段路由(segment routing over IPv6,SRv6)作为下一代网络架构的关键使能技术,通过引入灵活的段路由转发平面,为提升网络智能化水平、拓展业务服务能力带来革新机遇.旨在全面梳理近年来SRv6的演进趋势和研究现状.首先,系统总结...基于IPv6的段路由(segment routing over IPv6,SRv6)作为下一代网络架构的关键使能技术,通过引入灵活的段路由转发平面,为提升网络智能化水平、拓展业务服务能力带来革新机遇.旨在全面梳理近年来SRv6的演进趋势和研究现状.首先,系统总结SRv6在网络架构与性能、网络管理与运维以及新兴业务支撑等方面的应用,凸显了SRv6精细调度、灵活编程、服务融合等独特优势.与此同时,深入剖析SRv6在性能与效率、可靠性与安全性、部署与演进策略这3个方面所面临的关键挑战,并重点讨论当前主流的解决思路和发展趋势.最后,立足产业生态构建、人工智能引入、行业融合创新等视角,对SRv6未来的发展方向和挑战进行前瞻性思考和展望.研究成果将为运营商构建开放、智能、安全的新一代网络提供理论参考和实践指导.展开更多
文摘为确立船舶营运过程中的风险涌现特征,需要考虑复杂系统组成因子的不确定结构问题。以复杂性系统为视角,提出了一种复杂网络不确定结构的风险功能共振分析模型。首先,利用Apriori算法对船舶系统组分进行风险分析,计算组成因子间的非线性交互效用,生成交互强度矩阵,从而确立船舶营运安全风险的功能共振分析模型(Functional Resonance Analysis Model,FRAM)。随后,采用图卷积网络(Graph Convolutional Network,GCN)构建系统组分网络,识别关键节点,并对因子交互关系网络结构进行重塑。最后,引入深度优先搜索(Depth First Search,DFS)算法,识别关键风险路径,计算出船舶系统组分因子的影响度。结合港口国监督(Port State Control,PSC)缺陷数据,运用前述模型对船舶营运风险进行仿真应用。应用结果表明,船舶的不安全状态受到内外部组成因子的属性影响,并存在关键共振路径关系,其中消防系统、船舶结构状态等是影响船舶不安全状态的核心节点。构建的风险功能共振分析模型能够基于不同的数据输入,自适应生成相应的风险路径依赖。基于复杂网络结构的风险功能共振模型有助于分析不确定结构复杂系统的风险涌现。
文摘在软件定义网络和网络功能虚拟化范式下,服务功能链(service function chaining,SFC)技术通过灵活编排虚拟网络功能实现了网络服务的定制化部署。然而,动态网络环境下SFC部署面临着决策空间大、环境复杂多变等挑战。强化学习因其自适应学习复杂环境特征并动态决策的能力,在解决SFC部署问题上展现出显著优势。该研究首先阐述了SFC部署的基本概念与技术架构,并具体介绍了基于强化学习的SFC部署框架。随后,从算法设计、应用场景和优化策略等角度,梳理并深入分析了强化学习在SFC放置、调度和重配置3个关键阶段中的研究进展与创新应用。最后,总结了现有研究在算法设计、性能优化和实际部署方面的优势与局限,并分析了该领域的技术挑战与未来发展趋势。
文摘基于IPv6的段路由(segment routing over IPv6,SRv6)作为下一代网络架构的关键使能技术,通过引入灵活的段路由转发平面,为提升网络智能化水平、拓展业务服务能力带来革新机遇.旨在全面梳理近年来SRv6的演进趋势和研究现状.首先,系统总结SRv6在网络架构与性能、网络管理与运维以及新兴业务支撑等方面的应用,凸显了SRv6精细调度、灵活编程、服务融合等独特优势.与此同时,深入剖析SRv6在性能与效率、可靠性与安全性、部署与演进策略这3个方面所面临的关键挑战,并重点讨论当前主流的解决思路和发展趋势.最后,立足产业生态构建、人工智能引入、行业融合创新等视角,对SRv6未来的发展方向和挑战进行前瞻性思考和展望.研究成果将为运营商构建开放、智能、安全的新一代网络提供理论参考和实践指导.
