LiLM-RDB-SFC: Lightweight Language Model with Relational Database-Guided DRL for Optimized SFC Provisioning
University of Ottawa（渥太华大学）；Ciena（CIENA公司）
LiLM-RDB-SFC结合轻量语言模型与关系数据库引导深度强化学习，实现高效SFC配置，FLAN-T5在准确性与处理时间上优于BART和SQLCoder。
2025-07-15 cs.CL cs.LG cs.NI
Structure-Aware NL-to-SQL for SFC Provisioning via AST-Masking Empowered Language Models
School of Electrical Engineering and Computer Science, University of Ottawa（奥克大学电气工程与计算机科学学院）；Ciena（Ciena公司）
本文提出AST遮蔽方法，通过结构感知微调提升自然语言到SQL的转换精度，提高SFC配置的可解释性和效率。
2026-01-24 cs.CL cs.LG cs.NI
Integrating Language Models for Enhanced Network State Monitoring in DRL-Based SFC Provisioning
University of Ottawa（渥太华大学）；Ciena（Ciena公司）
本文提出将深度强化学习与BERT结合，以提升基于DRL的SFC配置中网络状态监控的效率和准确性。
2025-02-16 cs.AI cs.CL cs.NI
Proactive SFC Provisioning with Forecast-Driven DRL in Data Centers
School of Electrical Engineering and Computer Science, University of Ottawa（电气与计算机科学学院，渥太华大学）；Ciena（Ciena公司）
本文提出基于预测驱动深度强化学习的SFC资源配置方法，通过集成多种深度学习模型提升资源分配效率与服务质量。
2026-01-28 cs.LG cs.NI
End-to-End Delay Guaranteed SFC Deployment: A Multi-level Mapping Approach
网络功能虚拟化（NFV）使服务提供商能够通过为客户请求的服务功能链（SFC）提供资源高效的QoS来最大化业务利润。在最近的应用中，端到端延迟是SFC部署中需要保证的关键QoS要求之一。虽然它被认为是在文献中，准确和全面的建模延迟的问题，最大限度地提高服务提供商的利润尚未得到解决。本文首先将该问题转化为一个混合整数凸规划模型。然后，通过对模型的分解，提出了一种两级映射算法，即在第一级，将SFC的功能映射到虚拟网络功能实例;在第二级，将实例部署到物理网络中。仿真结果表明，与优化模型得到的性能界相比，该方法得到了一个接近最优的解，并且优于现有的解。
2021-02-11 cs.NI
SFCaaS: Service Function Chains as a Service in NFV Environments
随着网络软件化趋势的出现，期望由互联网提供商提供的传统网络服务通过充分利用诸如网络功能虚拟化和软件定义网络的新的最新技术来演进。在本文中，我们研究在NFV环境中提供服务功能链即服务（SFCaaS）。我们首先描述提供这种服务的潜在商业模式。然后，我们对Amazon EC2提供的虚拟机实例的位置、实例大小和性能成本进行了详细研究，以指导服务链配置和资源分配。之后，我们解决的资源分配问题，从SFC供应商的角度来看，同时利用执行成本研究的服务链功能。因此，我们制定了一个线性规划（ILP）的问题，旨在减少SFC提供商的虚拟机实例和链接的运营成本，以及实例之间的同步成本。我们还提出了一种新的启发式算法来解决映射问题，具有相同的上述目标，同时考虑到亚马逊EC2实例的成本进行的研究。我们通过大量的模拟表明，所提出的启发式显着降低运营成本相比，基线算法的启发，现有的文献。
2022-03-02 cs.NI
Uncertainty-Aware Resource Provisioning for Network Slicing
网络切片允许移动网络运营商将物理基础设施拆分为隔离的虚拟网络（切片），由服务提供商管理以适应定制服务。属于一个切片的服务功能链（SFC）通常部署在尽力而为的前提下：没有什么可以保证网络基础设施资源足以支持不同数量的用户，每个用户都有不确定的需求。以网络基础设施提供商（InP）的角度来看，本文提出了一种资源配置方法的切片，鲁棒性部分未知数量的用户随机使用的切片资源。供应方案旨在最大化InP的总收益，同时提供供应的网络资源的量将满足切片要求的概率保证。此外，执行所提出的供应方法，以便限制其对低优先级后台服务的影响，这些后台服务可能与基础设施网络中的切片共存。提出了片资源配置问题的混合线性规划模型。最优联合和次优序列的解决方案提出。这些解决方案相比，不占共享公共基础设施网络的尽力而为的服务的供应方案。
2020-06-01 cs.NI
LiSFC-Search: Lifelong Search for Network SFC Optimization under Non-stationary Drifts
The George Washington University（乔治华盛顿大学）；Purdue University（普渡大学）
LiSFC-Search通过非平稳图漂移度量和可转移的自适应UCT奖励，实现云-网络融合中SFC优化的长期搜索与高效资源调度。
2026-02-16 cs.NI
A Coverage-Aware Resource Provisioning Method for Network Slicing
通过5G网络中的网络切片，移动网络运营商可以为服务提供商（SP）创建各种切片，以适应定制服务。通常，属于切片的各种服务功能链（SFC）是基于尽力而为来部署的。没有什么能确保基础设施提供商（InP）能够分配足够的资源来应对某些SP不断增长的需求。此外，在许多情况下，切片必须部署在某些地理区域上：然后必须考虑覆盖范围以及最低每用户速率约束。本文以InP的角度来看，并提出了一个切片资源配置方法，以应付多个切片的需求，在计算，存储，覆盖范围和速率的限制。切片内的各种SFC的资源需求被聚集在切片资源需求（SRD）的图内。然后，必须提供基础设施节点和链路，以满足所有SRD。这个问题导致了一个混合线性规划公式。考虑了两步方法，具有几个变体，这取决于要供应的每个切片的约束是顺序考虑还是联合考虑。一旦已经执行了供应，就可以在其上已经供应了资源的减小大小的基础设施图上考虑任何切片部署策略。仿真结果表明，所提出的方法相比，一个更经典的直接切片嵌入方法的有效性。
2020-08-21 cs.MM cs.NI
A Reliability-Aware, Delay Guaranteed, and Resource Efficient Placement of Service Function Chains in Softwarized 5G Networks
网络功能虚拟化（NFV）通过利用虚拟化和云计算技术的特征，允许网络的灵活性、可扩展性、敏捷性和容易的扩展。然而，网络功能的软件化带来了许多挑战。可靠性和延迟是支持NFV的5G网络面临的主要挑战，可能导致客户不满和收入损失。通常，冗余用于提高通信服务的可靠性。然而，冗余需要相同数量的额外资源，因此增加了成本。在这项工作中，我们解决了软件化5G网络中的可靠性感知，延迟保证和资源高效的服务功能链（SFC）布局问题。首先，我们提出了一种新的SFC子链方法，以提高可靠性的SFC没有备份。如果在子链方法之后不满足可靠性要求，则我们向VNF添加备份以满足可靠性要求。然后，我们制定了可靠的SFC放置问题作为一个线性规划（ILP）的问题，以最佳地解决它。针对ILP问题在求解大输入实例时的高计算复杂性，提出一种改进的稳定匹配算法，在多项式时间内获得近似最优解。通过大量的模拟，我们表明，我们提出的解决方案消耗较少的物理资源相比，提供可靠的通信服务的最先进的解决方案。
2020-12-13 cs.NI
Joint Computation Offloading, SFC Placement, and Resource Allocation for Multi-Site MEC Systems
网络功能虚拟化（NFV）和移动边缘计算（MEC）是支持对资源要求高的移动应用的有前景的5G技术。在NFV中，必须处理服务功能链（SFC），其中必须以特定顺序执行一组网络功能。此外，MEC技术使得能够将服务请求从移动用户计算卸载到远程服务器，以潜在地减少移动应用的能量消耗和处理延迟。本文研究了多站点MEC系统中计算卸载、资源分配和SFC布局的优化问题。我们的设计目标是最小化加权归一化能量消耗和计算成本的最大可容忍延迟约束。为了解决潜在的混合整数和非线性优化问题，我们采用分解方法，其中我们迭代地优化计算卸载、SFC放置和计算资源分配以获得有效的解决方案。数值结果表明，不同的参数对系统性能的影响和性能的优越性，所提出的算法相比，基准算法。
2020-03-28 cs.DC cs.NI
Online Learning for Failure-aware Edge Backup of Service Function Chains with the Minimum Latency
虚拟网络功能（VNF）已被广泛部署在移动边缘计算（MEC）中，以灵活高效地为运行资源密集型应用的最终用户提供服务，这些应用可以进一步序列化以形成服务功能链（SFC），从而提供定制的网络服务。为了确保SFC的可用性，事实证明，将冗余SFC备份放置在边缘以快速从任何故障中恢复是有效的。现有的研究在很大程度上忽略了SFC流行度，备份完整性和失败率对边缘服务器上SFC备份的最佳部署的影响。在本文中，我们从最终用户和边缘系统的角度综合考虑备份SFC，以提供具有最低延迟的热门服务。为了克服未知SFC流行度和故障率以及已知系统参数约束所带来的挑战，我们利用在线强盗学习技术来应对不确定性问题。结合Prim-inspired方法和贪婪策略，提出了一种实时选择和部署（RTSD）算法。大量的仿真实验证明了我们提出的算法的优越性。
2022-01-18 cs.NI
Reinforcement Learning based QoS/QoE-aware Service Function Chaining in Software-Driven 5G Slices
Southwest Minzu University（西南民族大学）；UESTC（电子科技大学）；Temple University（天普大学）；University of Idaho（爱达荷大学）
随着将连接到5G网络的设备和应用的多样性不断增长，灵活敏捷的服务编排以及满足最终用户功能和QoS要求的公认QoE是必要的。SDN（软件定义网络）和NFV（网络功能虚拟化）被认为是5G核心网络的关键使能技术。在这方面，本文提出了一种基于强化学习的QoS/QoE感知服务功能链（SFC），在SDN/NFV使能的5G切片。首先，它实现了一个轻量级的QoS信息收集器的基础上LLDP，它的工作方式在SDN控制器的南向接口上的捎带，使QoS感知。然后，设计了一个基于DQN（Deep Q Network）的Agent框架来支持NFV环境下的SFC。代理考虑QoE和QoS作为制定奖励的关键方面，使得期望在尊重QoS约束的同时最大化QoE。实验结果表明，该框架在动态网络环境下，具有良好的QoE提供和QoS需求维护SFC的性能。
2018-04-06 cs.AI cs.NI
Service Function Chaining in MEC: A Mean-Field Game and Reinforcement Learning Approach
多路访问边缘计算（MEC）和网络虚拟化技术是第五代（5G）网络提供多样化应用和服务的重要推动力。服务通常通过服务功能链（SFC）作为完全连接的虚拟网络功能（VNF）来提供。然而，在网络边缘分配SFC资源的问题仍然面临与VNF被放置、链接和调度的方式相关的许多挑战。在本文中，为了解决这些问题，我们提出了一个基于博弈论的方法，其目标是减少服务延迟的情况下，SFC在网络边缘。分配SFC资源的问题可以分为两个子问题。1)VNF布局和路由子问题，以及2）VNF调度子问题。对于前一个子问题，我们将其表示为平均场游戏（MFG），其中VNF被建模为争夺边缘资源的实体，其目标是减少MEC节点的资源消耗并减少用户的延迟。我们提出了一种基于强化学习的技术，其中使用了Ishikawa-Mann学习算法（IMLA）。对于后面的子问题，我们将其公式化为VFN和边缘资源之间的匹配游戏，以便在减少延迟的同时找到VNF的执行顺序。为了有效地解决这个问题，我们提出了一个修改版本的多对一延迟接受算法（DAA），称为增强型多步延迟接受算法（eMSDA）。为了说明所提出的方法的性能，我们进行了广泛的模拟。实验结果表明，所提出的方法优于其他国家的最先进的方法的基准。
2021-05-10 cs.NI
Joint Reliability-aware and Cost Efficient Path Allocation and VNF Placement using Sharing Scheme
网络功能虚拟化（NFV）是现代网络的重要参与者，其提供不同类型的服务，诸如流量优化、内容过滤和负载均衡。更确切地说，NFV是一种配置技术，旨在通过使用虚拟化网络功能（VNF）将服务从专用硬件移动到商品服务器来减少网络提供商的大量资本支出（CAPEX）。遵循逻辑目标的VNF/服务的序列被称为服务功能链（SFC）。向SFC的发展给那些需要高可靠性的网络服务带来了新的挑战。为了应对这一挑战，引入了冗余方案。使用专用保护的现有冗余方案增强了服务的可靠性，然而，它们没有考虑冗余VNF的成本。在本文中，我们提出了一种新的可靠性增强方法，使用共享的保护方案，以减少冗余VNF的成本。为此，我们在数学上将该问题表示为混合线性规划（MILP）。其目标是确定最佳的可靠性，可以达到最低的成本。虽然相应的优化问题可以解决使用现有的MILP求解器，计算复杂性是不合理的现实情况。之后，我们提出了一个可靠性感知和最小成本的遗传算法（RCG）来解决这个问题，具有低计算复杂性。为了评估所提出的解决方案，我们将其与四种不同的解决方案进行了比较。仿真结果表明，与最优解相比，RCG以更低的复杂度获得了接近最优的性能。
2020-04-19 cs.NI
Towards studying Service Function Chain Migration Patterns in 5G Networks and beyond
鉴于对可靠网络架构的需求不可或缺，3GPP推出了一项名为5G基于服务的架构（5G-SBA）的技术。与此同时，多访问边缘计算（MEC）与SBA相结合，通过将应用程序托管从集中式数据中心带到网络边缘，更接近消费者和应用程序生成的数据，为最终用户提供更好的体验。3GPP和ETSI提案都提供了许多好处，特别是提供高度可定制服务的能力。然而，与容忍托管标准虚拟化技术（虚拟机（VM）和服务器）的大型网络中心相比，MEC节点的特点是计算资源较低，因此基于轻量级微服务的应用程序首次亮相。由于当前基于微服务的应用程序在支持用户移动性方面的不足，并假设所有这些问题都在服务功能链（SFC）迁移的保护伞下，我们的目标是介绍，解释和评估不同的SFC迁移模式。实验结果表明，SFC迁移模式并不存在明显的优胜者，但选择合适的SFC迁移模式取决于用户的行为、应用的需求和MEC节点的资源。
2022-01-05 cs.NI
Availability Evaluation of Multi-tenant Service Function Chaining Infrastructures by Multidimensional Universal Generating Function
网络功能虚拟化（NFV）范例已经被设计为通过加速新网络服务的供应和组合来使能下一代网络基础设施。后者通过虚拟化网络功能链来实现，该过程称为服务功能链。在本文中，我们评估多租户SFC基础设施的可用性，其中每个网络功能被建模为一个多状态系统，并在不同的和独立的租户之间共享。为此，我们提出了一个通用生成函数（UGF）的方法，适当扩展到处理性能向量，我们称之为多维UGF。这种新颖的方法在现实的多租户电信网络场景中得到验证，其中服务链由经由NFV实现的IP多媒体子系统的网络元件组成。提出了这种示例性系统的稳态可用性评估，并解决了冗余优化问题，从而提供了在尊重给定可用性要求的同时最小化部署成本的SFC基础设施。
2020-09-28 cs.NI cs.PF stat.AP
QoS-Aware Dynamic CU Selection in O-RAN with Graph-Based Reinforcement Learning
Concordia University（康科迪亚大学）
本文提出基于图的强化学习方法，实现O-RAN中动态CU选择以降低能耗并满足服务质量约束。
2025-11-21 cs.AI cs.LG cs.NI
On Jointly Optimizing Partial Offloading and SFC Mapping: A Cooperative Dual-agent Deep Reinforcement Learning Approach
Southwest Jiaotong University（西南交通大学）
多接入边缘计算（MEC）和网络功能虚拟化（NFV）是支持新兴物联网应用的有前途的技术，特别是那些计算密集型应用。在支持NFV的MEC环境中，服务功能链（SFC），即，一组有序的虚拟网络功能（VNF）可以被映射到MEC服务器上。移动设备（MD）可以将计算密集型应用（可以由SFC表示）全部或部分卸载到MEC服务器以供远程执行。本文研究了支持NFV的MEC系统中的部分卸载和SFC映射联合优化（POSMJO）问题，其中传入任务可以划分为两部分，一部分用于本地执行，另一部分用于远程执行。目标是最大限度地减少长期的平均成本，这是执行延迟，MD的能耗和边缘计算的使用费用的组合。该问题包括两个密切相关的决策步骤，即任务划分和VNF放置，这是非常复杂和具有挑战性的。为了解决这个问题，我们提出了一个合作的双代理深度强化学习（CDADRL）算法，在那里我们设计了一个框架，使两个代理之间的互动。仿真结果表明，该算法在累积和平均情节奖励方面优于三种深度强化学习算法组合，在执行延迟、能耗和使用费用方面优于许多基线算法。
2022-05-20 cs.AI cs.LG cs.NI
Service Function Chaining Architecture for Multi-hop Split Inference and Learning
提出基于服务功能链的多跳拆分推理与学习架构，将子模型作为神经服务功能集成SRv6与eBPF，实现动态路径和高效实时推理。
2025-09-12 cs.NI
Transformer-Empowered Actor-Critic Reinforcement Learning for Sequence-Aware Service Function Chain Partitioning
University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学）
本文提出基于Transformer的Actor-Critic框架，用于序列感知的服务函数链划分，通过自注意力机制建模VNF间复杂依赖，提升决策协调性与收敛性，实验表明在长期服务接受率、资源利用率和可扩展性方面优于现有方法。
2026-07-13 cs.AI cs.LG cs.NE
APMEC: An Automated Provisioning Framework for Multi-access Edge Computing
新的用例和垂直领域，如5G和触觉互联网领域的联网汽车和人机协作，可以从网络功能虚拟化（NFV）和多访问边缘计算（MEC）提供的灵活性和减少的延迟中受益匪浅。管理和编排MEC和NFV的现有框架要么紧密耦合，要么完全分离。前一种设计是不灵活的，并且增加了一个框架的复杂性。然而，后者导致计算资源的低效使用，因为信息不共享。我们引入了APMEC，这是一个专用于MEC的框架，同时支持与NFV的管理和编排（MANO）框架的协作。新设计允许重用已分配的网络服务，从而最大限度地提高资源利用率。测量结果表明，APMEC可以分配高达60%以上的网络服务数量。APMEC是在OpenStack之上开发的开源项目，可用于协作并促进进一步的研究活动。
2022-05-09 cs.NI
Cross-stakeholder service orchestration for B5G through capability provisioning
跨利益相关者服务编排是5G网络切片的概括，有可能提高超越5G（B5G）的业务敏捷性。提出了一个架构框架，使域运营商向E2E服务的能力，暴露他们的功能。能力编排被提议作为一种暴露机制。使用基于意图的管理沟通域所有者的业务目标的能力编排进行了分析。业务目标输入和能力编排的结合为域所有者提供了域资源敏捷货币化的基础，并为丰富的端到端B5G服务提供了构建块。
2020-08-17 cs.NI
Scalable Resource Provisioning for Multi-user Communications in Next Generation Networks
针对NGN中多用户实时会话的资源供给挑战，本文提出MARA机制，协同管理基于类别的带宽与多播资源，显著降低开销并经仿真验证可优化网络性能。
2024-01-17 cs.NI
Edge Federation: Towards an Integrated Service Provisioning Model
边缘计算是将云服务推向网络边缘的一种有前途的计算范例。为此，边缘基础设施提供商（EIP）需要将计算和存储资源带到网络边缘，并允许边缘服务提供商（ESP）为用户提供延迟关键型服务。目前，EIP更倾向于建立一系列私有边缘计算环境来满足用户的特定需求。这种资源配置机制严重限制了边缘计算的发展和传播，以满足不同的用户需求。为此，我们提出了一个集成的资源供应模型，命名为边缘联邦，无缝地实现跨独立的边缘计算提供商和云的资源合作和服务提供。为了有效地调度和利用跨多个EIP的资源，我们系统地将供应过程描述为一个大规模线性规划（LP）问题，并将其转化为一个容易解决的形式。因此，我们设计了一个动态的算法来处理不同的服务需求的用户。我们在多伦多市的基站网络进行了广泛的实验。与现有的固定契约模型和多宿主模型相比，边缘联盟可以分别降低EIP的总体成本23.3%至24.5%和15.5%至16.3%。
2020-03-27 cs.NI
Provisioning Low Latency, Resilient Mobile Edge Clouds for 5G
网络虚拟化和基于SDN的路由允许运营商灵活地配置其网络，以响应需求和意外的网络中断。然而，蜂窝网络，本质上，提出了一些独特的挑战，因为用户的移动性和控制/数据平面划分，这需要新的架构和供应范例。在本文中，我们通过设计可以提供数据平面以创建分布式移动边缘云（MEC）的算法来解决后一部分，该算法提供了降低延迟和提高弹性的机会（通过将网络功能放置在更分布式的数据中心位置），并考虑到由于用户在不同服务中心的服务区域之间的移动性而可能导致的服务中断。通过对主要运营商网络的拓扑和流量数据进行评估，我们发现，与静态的集中式网络相比，仔细的虚拟化配置可以显著节省网络成本，同时最大限度地减少由于移动性而导致的服务中断。我们证明，高达75%的冗余数据中心容量减少超过运营商的当前拓扑结构（同时实现相同水平的弹性）是可能的，通过分布负载在许多移动云计算中心。
2017-03-31 cs.NI
Heterogeneous Services Provisioning in Small Cell Networks with Cache and Mobile Edge Computing
在支持全双工（FD）的小型小区网络的领域中，在考虑高速缓存和移动边缘通信（MEC）方面已经进行了有限的工作。在本文中，一个虚拟的FD使能的小小区网络与缓存和MEC的两个异构服务，高数据速率服务和计算敏感的服务。在我们提出的方案中，内容缓存和FD通信紧密结合，提供高数据速率的服务，而无需回程资源的成本。通过计算卸载来保证用户的时延需求。然后，我们制定了一个虚拟的资源分配问题，其中用户关联，功率控制，缓存和计算卸载策略和资源分配共同考虑。由于原问题是一个混合的组合问题，必要的变量松弛和重新制定进行原问题转化为一个凸问题。采用交替方向乘子法（ADMM）算法求解最优解。最后，在不同的系统配置下进行了大量的仿真，以验证所提出的方案的有效性。
2017-06-29 cs.NI
Intelligent Edge Resource Provisioning for Scalable Digital Twins of Autonomous Vehicles
针对自动驾驶车辆数字孪生（DTs）运行中计算资源管理的挑战，提出集成DTs与移动边缘计算（MEC）的分布式架构及网络感知任务配置算法，通过仿真验证将同步误差降至5%以下、资源利用率达99.5%，提升DT鲁棒性与可扩展性。
2025-08-15 cs.NI
A game theoretical approach for QoS provisioning in heterogeneous networks
随着移动电话用户的激增，干扰管理是近年来备受关注的问题。为了解决这个问题，同时确保更好的服务质量（QoS），毫微微小区由于其一些值得注意的特性而在异构网络（HetNet）中起着不可或缺的前导。在本文中，我们提出了一个博弈论的算法，随着动态信道分配和混合接入机制与自组织功率控制方案。为了解决优先访问问题，应用了主要用户和次要用户的概念。研究了纯策略纳什均衡（NE）的存在性，证明了该方案在考虑用户最优价格的情况下，既能增加运营商的容量，又能增加运营商的收益。
2018-10-05 cs.NI
Improving Reliability of Service Function Chains with Combined VNF Migrations and Replications
网络功能虚拟化（NFV）范例使得能够以虚拟网络功能（VNF）的形式将传统网络功能灵活地、可编程地实现到通用硬件中。为了提供服务，VNF通常以某种有序的序列连接，称为服务功能链（SFC）。SFC通常需要满足一定的可靠性水平。这就需要在与其他目标（例如网络和服务器负载均衡）联合优化可靠性的同时放置VNF。通常用于数据中心中的虚拟机（VM）的传统迁移和复制机制可用于提高SFC可靠性。我们研究如何提高服务的可靠性，联合使用复制和迁移，考虑到NFV固有的链接问题。虽然复制提供了可靠性，但执行迁移到更可靠的服务器可以减少资源开销。提出了一种线性规划模型来研究主动-主动配置对网络和服务器资源的影响。此外，为了从服务器故障中快速恢复，我们考虑NFV网络中的N到N配置，并研究其对服务器资源的影响。结果表明，复制不仅提高了可靠性，但也可以用来实现更好的服务器和网络的负载均衡，当与迁移一起使用时，可以提高资源利用率，而不会降低可靠性。
2017-11-24 cs.NI
Merlin: A Language for Provisioning Network Resources
本文介绍了梅林，一个新的框架管理资源的软件定义网络。使用Merlin，管理员可以使用声明性语言中的程序来表达高级策略。该语言包括用于标识数据包集合的逻辑谓词、用于编码转发路径的正则表达式以及用于指定带宽约束的算术公式。Merlin编译器使用高级技术的组合来将这些策略转换为可以在网络元素上执行的代码，包括使用可参数化的算法来分配带宽的约束求解器。为了促进动态适应，Merlin提供了用于委派子策略的控制以及用于验证对子策略所做的修改不违反全局约束的机制。实验证明了现实世界的拓扑结构和应用程序的梅林的表现力和可扩展性。总的来说，Merlin通过提供用于指定网络策略的高级抽象和用于实施这些策略的可扩展基础设施，简化了网络管理。
2014-07-04 cs.NI
Proactive QoE Provisioning in Heterogeneous Access Networks using Hidden Markov Models and Reinforcement Learning
异构接入网络（HAN）中的体验质量（QoE）供应可以经由QoS来实现。当前用于QoE感知的QoS检测的方法要么缺乏网络路径探测方法的可用性，要么缺乏用于QoE预测的有效方法的可用性。此外，当前的方法没有探索主动的QoE感知的拥塞的益处，使得用户的QoE通过从过去的网络条件学习以及通过移动终端关于拥塞采取的动作而被最大化。在本文中，我们的贡献是双重的。首先，我们提出，开发和验证一种新的方法，用于QoE预测的基础上被动探测。我们的方法是基于隐马尔可夫模型和多宿主移动性管理协议，消除了需要额外的探测包的QoE预测。它实现了97%的平均QoE预测准确率。其次，我们提出，开发和验证一种新的强化学习为基础的主动QoE感知算法。我们表明，我们的方法优于现有的方法，通过减少60.65%的垂直的browsoff的数量，同时保持高的QoE水平，并通过扩展关键的功能，如被动探测机制。
2016-12-25 cs.NI
Secure Communication and Access Control for Mobile Web Service Provisioning
由于无线设备和移动通信技术的进步，现在在智能手机上托管基本的Web服务是可行的。虽然应用程序是相当受欢迎的，提供安全和可靠的通信能力，在脆弱和易变的移动自组织拓扑结构是非常必要的。本文主要讨论的细节和问题，在提供安全的通信和访问控制的移动Web服务提供域。虽然可以提供基本的消息级安全性，但为移动主机提供适当的访问控制机制仍然是一个很大的挑战。本文讨论了安全通信的细节，提出了基于语义的分布式授权机制。
2010-07-21 cs.DC cs.NI
Adaptive Services Function Chain Orchestration For Digital Health Twin Use Cases: Heuristic-boosted Q-Learning Approach
University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学）
本文提出启发式增强的 Q-Learning 自适应 SFC 编排框架，依据数据共享政策、性能需求与资源状态动态部署 VNF 和路由，服务数字健康孪生场景。
2023-04-25 cs.CR cs.LG cs.NI
Path Computation for Provisioning in Multi-Technology Multi-Layer Transport Networks
服务提供商采用不同的传输技术，如PDH、SDH/SONET、OTN、DWDM、以太网、MPLS-TP等，以支持不同类型的流量和服务要求。动态服务提供需要使用在线算法，自动计算要采取的路径，以满足给定的服务请求。典型的传输网络元件支持多种技术和这些技术的多个层的适配以承载输入业务。此外，传输网络被部署为使得它们在不同层中遵循不同的拓扑，如线性、环形、网状、受保护线性、双归属等。考虑到上述因素的服务请求的路径计算是这项工作的重点，其中提出了一种新的机制，用于建立一个辅助图，该辅助图将每个层建模为每个网络元素内的节点，并在它们之间创建自适应边缘，还支持创建特殊的边缘来表示不同类型的拓扑结构。在辅助图中还创建了表示复用或适配的逻辑链路。提出了同时考虑链路距离和链路容量的非自适应边的初始权值分配方案，并提出了考虑链路当前利用率的三个动态权值分配函数。在辅助图结构上，提出了考虑自适应和拓扑的路径计算算法。的算法的性能进行评估，它被发现，接受的请求的加权数较高，提供的加权容量是较小的动态权重函数和某些组合的值建议作为权重分配的一部分。
2019-01-06 cs.NI
Comparative Advantage Driven Resource Allocation for Virtual Network Functions
随着通信服务提供商（CSP）采用网络功能虚拟化（NFV）范例，它们需要将其网络功能容量转换到具有在一组异构服务器上运行的不同网络功能的虚拟化基础设施。本摘要描述了一种用于针对给定的虚拟网络功能（VNF）要求集合分配服务器资源（计算、存储和网络）的新颖技术。我们的方法可以帮助电信提供商决定在具有不同性能特征的服务器上运行多个VNF的最有效方法。我们对异构/不同服务器资源分配上的现有VNF性能表征的分析表明，在不同服务器的资源分配之间任意创建许多VNF的能力导致服务器之间的比较优势。我们提出了一个VNF的资源分配方法称为比较，最大限度地提高系统的总吞吐量，制定这个资源分配问题作为一个比较优势的问题之间的异构服务器。存在用于使用来自COMPARE的VNF资源分配的若干应用，包括将当前的电信部署转换到基于NFV的解决方案，以及提供用于服务功能链（SFC）供应的初始VNF放置。
2016-03-12 cs.CY cs.NI
A Novel Approach to Quality of Service Provisioning in Trusted Relay Quantum Key Distribution Networks
近年来，量子设备的开发取得了显著进展，这反映在量子密钥分配（QKD）技术的成功演示中。虽然它们展示了QKD的巨大成就，但仍有许多实际困难需要解决。受移动ad-hoc网络和QKD技术之间的显著相似性的启发，我们提出了一种新的服务质量（QoS）模型，包括用于确定公共和量子信道的状态的新度量以及QKD链路的综合度量。我们还提出了一种新的路由协议，以实现高层次的可扩展性和最大限度地减少消费的密钥。考虑到量子密钥分发网络中节点的有限移动性，我们的路由协议使用地理距离和计算的链路状态来确定最优路由。它还受益于缓存机制和返回循环的检测，以提供有效的转发，同时最大限度地减少密钥消耗并实现网络链路的期望利用率。仿真结果验证了所提方法的有效性和准确性。
2018-10-10 cs.NI
End-to-End Service Delivery with QoS Guarantee in Software Defined Networks
软件定义网络（SDN）预计将对未来网络产生重大影响。尽管SDN的实现已经取得了令人兴奋的进展，但在未来互联网中应用这种新的网络模式来支持端到端的QoS提供面临着一些新的挑战。互联网中共存的自治网络域和互联网上部署的不同用户应用程序需要统一的服务交付平台（SDP），该平台能够实现高层网络抽象和域间协作，以实现端到端服务提供。然而，目前可用的SDN技术缺乏用于支持这样的平台的有效机制。在本文中，我们首先提出了一个SDP框架，应用网络即服务（NaaS）的原则，提供网络抽象和编排端到端的服务提供在基于SDN的未来互联网。然后，我们重点研究了两个使能技术，这样的SDP，以实现QoS保证，即网络抽象模型和端到端的资源分配计划。具体来说，我们提出了一个通用的模型抽象的网络域提供的服务能力，并开发一种技术，用于确定所需的带宽在网络域中的端到端的服务提供QoS保证。本文的分析和数值计算结果表明，基于NaaS的SDP不仅简化了SDN服务和资源管理，而且提高了端到端QoS提供的带宽利用率。
2018-03-28 cs.NI
Provisioning Fog Services to 3GPP Subscribers: Authentication and Application Mobility
多访问边缘计算（MEC）和雾计算以低延迟向用户提供服务。需要在3GPP MEC和雾之间形成联合以向3GPP订户提供更好的覆盖。这种联合产生了两个问题-第三方认证和应用移动性-用于在从3GPP MEC切换到雾期间的连续服务而无需重新认证。在本文中，我们建议：1）基于代理的状态转移和第三方认证（PS 3A），其使用透明代理来转移认证和应用状态信息，以及2）基于令牌的状态转移和基于代理的第三方认证（TSP 3A），其使用代理来转移认证信息，并且使用令牌来将应用状态从3GPP MEC转移到雾。代理对虚拟对等体保持透明，以避免对现有3GPP MEC和雾架构的任何更改。我们在测试平台上实现了这些解决方案，结果表明，PS 3A和TSP 3A在0-100 Mbps代理负载下提供0.345- 2.858 s的认证。结果进一步表明，TSP 3A提供了应用程序的移动性，同时比使用状态令牌的PS 3A节省了40-52%的时间。TSP 3A和PS 3A还通过令牌和预取将服务中断延迟降低了82.4%和84.6%。
2021-12-05 cs.CR cs.NI
Latency-aware and Survivable Mapping of VNFs in 5G Network Edge Cloud
网络功能虚拟化（NFV）和多接入边缘计算（MEC）在5G网络中发挥着至关重要的作用，用于动态提供具有异构服务需求的各种通信服务。特别是，虽然NFV通过将物理网络功能软件化为虚拟网络功能（VNF）来提高灵活性和可扩展性，但MEC通过将计算设施移动到网络边缘来提供延迟敏感/时间关键型服务。然而，这些新的范例在延迟、可用性和资源分配方面引入了挑战。在本文中，我们首先探索MEC云设施位置选择，然后在启用NFV的MEC云设施的不同选定位置中的VNF的延迟感知放置，以便满足不同应用的超低延迟要求（例如，触觉互联网、虚拟现实和关键任务应用程序）。此外，我们还旨在保证VNF和边缘服务器的生存能力，防止由于软件错误，配置故障等原因导致的资源有限的MEC云设施中的故障。为此，我们将延迟感知和VNF在不同MEC云设施中的生存映射问题制定为一个线性规划（ILP），以最大限度地减少整体服务配置成本，并表明该问题是NP-难的。针对ILP问题的高计算复杂性，提出了一种基于模拟退火的启发式算法，在多项式时间内获得近似最优解。通过大量的模拟，我们展示了我们提出的解决方案在现实世界的网络拓扑结构中的有效性，其性能接近最优解决方案。
2021-06-17 cs.NI
Robust Online Composition, Routing and NF Placement for NFV-enabled Services
网络功能虚拟化（NFV）促进了网络领域的创新，并降低了管理现代传统网络所涉及的复杂性。通过NFV，网络服务的供应变得更加敏捷，从而虚拟网络功能可以按需在商用服务器和数据中心上实例化。网络功能可以是强制性的或尽力而为的。前一种类型对于网络服务的正确性是严格必要的，而后者是优选的但不是必需的。在本文中，我们研究了支持NFV的网络服务的在线配置。我们认为单播和多播NFV启用服务与多个强制性和尽力而为的NF实例。我们提出了一种基于原始-对偶的在线近似算法，该算法根据物理链路和NFV节点的资源约束，分配处理和传输资源以最大化利润函数。在线算法类似于一个联合准入机制和在线组合，路由和NF布局框架。在线算法是通过基于原始-对偶的分析从离线公式推导出来的。这种分析提供了直接的见解和对具有多种资源类型的NFV启用服务的利润最大化问题的本质的基本理解。
2020-02-09 cs.NI
Intelligent Mobile AI-Generated Content Services via Interactive Prompt Engineering and Dynamic Service Provisioning
College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算与数据科学学院）；Western University（西安大略大学）；College of Information and Communication Engineering, Sungkyunkwan University（成均馆大学信息与通信工程学院）；University of Hong Kong（香港大学）
针对移动AIGC中提示质量差与静态资源配置低效问题，提出交互式LLM/IRL提示工程及D3PG动态服务供给算法，显著提升生成成功率与用户体验。
2025-02-17 cs.LG cs.NI
Dynamic Video Streaming in Caching-enabled Wireless Mobile Networks
软件定义移动网络（SDMN）、网内缓存和移动边缘计算（MEC）的最新进展可能会对下一代移动网络中的视频服务产生重大影响。在本文中，我们共同考虑SDMN，在网络缓存，MEC，以提高下一代移动网络中的视频服务。以最大化视频质量的平均度量为目标，提出了一个优化问题。由于视频数据率、计算资源和流量工程（带宽提供和路径选择）的耦合，该问题在实际中变得棘手。因此，我们利用对偶分解方法将这三组变量解耦。大量的仿真进行了不同的系统配置，以显示所提出的方案的有效性。
2017-06-29 cs.NI
Look One Step Ahead: Forward-Looking Incentive Design with Strategic Privacy for Proactive Service Provisioning over Air-Ground Integrated Edge Networks
Lanzhou University（兰州大学）；Tongji University（同济大学）；Xiamen University（厦门大学）；Edith Cowan University（伊迪丝科文大学）；University of New South Wales（新南威尔士大学）；University at Buffalo-SUNY（纽约州立大学布法罗分校）
本文提出LOSA框架，通过前瞻性隐私保护和轻量级实时执行阶段，实现高效且隐私保护的服务 provisioning，降低交易延迟并提升鲁棒性。
2026-04-15 cs.CR cs.GT cs.NI
Two-level Closed Loops for RAN Slice Resources Management Serving Flying and Ground-based Cars
飞行和地面汽车需要各种服务，如自动驾驶、远程驾驶、信息娱乐和远程诊断。每种服务都需要特定的服务质量（QoS）和网络功能。因此，网络切片可以是满足各种服务需求的解决方案。一些服务，如信息娱乐，可能有类似的要求，以服务于飞行和地面汽车。因此，有些切片可以服务于这两种汽车。然而，当网络切片资源共享过于激进时，切片不能满足QoS要求，资源不足导致QoS违规，资源过度配置导致资源利用不足。我们提出了两个闭环来管理汽车的RAN切片资源，以应对这些挑战。首先，我们提出了一个拍卖机制分配资源块（RB）的租户提供服务的汽车使用切片。其次，我们设计了一个闭环，该闭环将租户的切片和服务映射到虚拟开放分布式单元（vO-DU），并将RB分配给vO-DU以用于管理目的。第三，我们设计了另一个闭环的切片内RB调度服务的汽车。第四，我们提出了一个奖励函数，将这两个闭环连接起来，以满足汽车在每个切片上随时间变化的需求，同时满足延迟方面的QoS要求。最后，我们设计了分布式深度强化学习方法，以最大化制定的奖励函数。仿真结果表明，该方法能够满足90%以上的vO-DU资源约束和网络切片要求。
2022-08-25 cs.NI
Edge-Assisted Congestion Control Mechanism for 5G Network Using Software-Defined Networking
为了应对与期望由普通用户和垂直行业使用的大量新兴应用和服务相关联的数据业务的爆炸性增长，拥塞控制机制被认为是至关重要的。在本文中，我们提出了一种拥塞控制机制，可以在多访问边缘计算（MEC）的框架内发挥作用。所提出的机制的目的是作出实时的决定，选择性地缓冲业务，同时考虑到网络条件和服务质量（QoS）。为了支持MEC辅助方案，MEC服务器被期望本地存储延迟容忍数据业务，直到延迟条件到期。这使得网络能够更好地控制较高优先级数据的无线电资源供应。为了实现这一点，我们引入了称为拥塞控制引擎（CCE）的专用功能，该功能可以通过无线电网络信息服务（RNIS）功能捕获无线电接入网络（RAN）状况，并使用此知识来做出选择性卸载流量的实时决策，以便其可以更智能地执行。分析评估结果表明，我们提出的机制可以更有效地缓解网络拥塞。
2021-04-01 cs.NI
Sl-EDGE: Network Slicing at the Edge
多接入边缘计算（MEC）资源的网络切片预计将成为5G网络及其他网络成功的关键技术。将MEC切片与传统资源分配问题区分开来的关键挑战是边缘节点依赖于紧密交织和严格约束的网络、计算和存储资源。因此，实例化MEC切片而不引起资源过度供应很难用现有切片算法来解决。本文的主要创新是Sl-EDGE，这是一个统一的MEC切片框架，允许网络运营商实例化异构切片服务（例如，视频流、缓存、5G网络接入）。我们首先描述了SL-EDGE的架构和操作，然后表明，最佳实例化联合网络MEC切片的问题是NP难的。因此，我们提出了接近最佳的算法，利用边缘节点和资源虚拟化之间的关键相似性，以7.5倍的速度实例化异构切片，并在0.25的最佳范围内。我们首先通过广泛的数值分析来评估我们的算法的性能，并表明S1-EDGE比最先进的MEC切片算法更有效地实例化切片6倍。此外，在9部智能手机的24个无线电测试平台上的实验结果表明，Sl-EDGE可同时提供联合LTE连接、WiFi视频流和ffmpeg视频转码的高效切片。
2020-05-02 cs.NI
Statistical QoS Provision in Business-Centric Networks
CAS Key Laboratory of Wireless-Optical Communications, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学无线光通信重点实验室）
本文提出业务中心网络（BCN）及深度强化学习框架COHA-ES，通过跨层联合优化功率、带宽与拓扑，实现统计QoS保障并提升频谱与能量效率。
2025-08-05 cs.LG cs.NI
Surfing the SWAVES: Lifecycle-aware Service Placement in MEC
针对MEC网络中用户漫游时VNF跟随部署的难点，提出主动部署方案SWAVES，通过预测用户移动提前启动VNF实例平衡时延与资源，大幅降低用户未成功数据包占比。
2025-06-13 cs.NI
Multi-Agent Reinforcement Learning for SLA-Aware Network Slicing in UAV-Enabled MEC
Oulu University（奥卢大学）；Amirkabir University of Technology（阿米尔卡比尔理工大学）；ICTFICIAL Oy（ICTFICIAL公司）；Ruhr University Bochum (RUB)（波鸿鲁尔大学）
研究无人机支持的MEC中保证SLA稳定性的问题，提出预测性多智能体强化学习框架，通过协调轨迹控制和资源分配维持SLA稳定，设计奖励函数，用MAPPO训练智能体，模拟表明该框架能显著提升SLA稳定性且保持性能优势。
2026-07-28 cs.NI
Resilient and Latency-aware Orchestration of Network Slices Using Multi-connectivity in MEC-enabled 5G Networks
网络切片（NS）和多址边缘计算（MEC）是在5G及更高网络中发挥关键作用的新范式。NS允许网络运营商（NO）将可用的网络资源划分为多个逻辑NS，用于提供针对特定服务/业务需求定制的专用虚拟网络。MEC使网络运营商能够提供多样化的超低延迟服务，通过将计算设施移动到网络边缘来支持不同行业垂直的需求。NS可以通过在MEC云服务器之上实例化一组虚拟网络功能（VNF）来构建，以用于供应各种延迟敏感的通信服务（例如，自动驾驶和增强现实）。然而，VNF、MEC云服务器和通信链路由于软件错误、错误配置、过载、硬件故障、网络攻击、停电和自然/人为灾难而遭受故障。关键网络组件的故障会突然中断服务，并导致用户不满，这可能导致运营商的收入损失。在本文中，我们提出了一种基于5G网络中多连接的新方法来解决这个问题，我们提出的方法可以抵御i）VNF故障，ii）MEC内本地服务器故障，iii）通信链路故障，iv）区域级整个MEC云设施故障。为此，我们制定的问题作为一个二进制整数规划（BIP）模型，以最佳地部署NS以最小的成本，并证明它是NP-难的。为了克服时间复杂度性，我们提出了一个有效的遗传算法启发式获得近似最优解的多项式时间。通过大量的模拟，我们表明，我们提出的方法不仅减少了资源浪费，但也提高了吞吐量，同时提供高弹性的故障。
2021-07-01 cs.NI
SONATA: Service Programming and Orchestration for Virtualized Software Networks
在传统的大规模网络中，网络服务的创建和管理是昂贵且复杂的任务，其通常消耗大量资源，包括时间和人力。网络软件化和网络功能虚拟化就是为了解决这些问题而提出的。它们用在通用硬件上运行的软件组件替换基于硬件的网络服务组件和网络控制机制，旨在降低实现新服务的成本和复杂性，维护所实现的服务，以及管理服务供应平台和底层基础设施中的可用资源。为了充分发挥这些方法的潜力，需要创新的开发支持工具和服务提供环境。为了满足这些需求，我们引入了SONATA架构，这是一个服务编程、编排和管理框架。我们提出了一个虚拟化网络服务的开发工具链，与服务平台和编排系统完全集成。我们激励我们的系统的模块化和灵活的架构，并讨论其主要组件和功能，例如允许细粒度服务管理的功能和服务特定的管理器，切片支持以促进多租户，递归性以提高可扩展性，以及全功能的DevOps支持。
2016-05-19 cs.NI cs.SE
Network Services Anomalies in NFV: Survey, Taxonomy, and Verification Methods
网络功能虚拟化（Network Function Virtualization，NFV）已经成为一种颠覆性的网络架构，其飞速发展促使企业将网络功能外包到云，并最终收获云计算的成果，包括弹性、即用即付计费模式和按需服务提供。然而，许多不情愿的企业反对这种外包的好处，因为他们对安全、信任和合规性的关注至关重要。后者预计可能会因云提供商的不诚实行为、共存竞争对手的攻击、云管理员的错误配置或NFV开发人员的实现缺陷而违反安全和QoS策略。因此，将敏感工作负载迁移到云需要企业首先通过了解可能的网络服务异常来评估风险，其次通过设计有效的机制来检测此类异常来建立对云的信任。该调查提供了对NFV环境中可能发生的网络服务异常的详细审查。我们首先提出了一个分类的网络服务异常，并分析其负面影响的关键服务属性，包括安全性和性能。其次，我们从文献中比较和分类现有的异常的验证机制。最后，我们指出了文献的差距，并确定未来的研究方向，在NFV异常验证。
2022-03-04 cs.NI
Rendezvous Regions: A Scalable Architecture for Resource Discovery and Service Location in Large-Scale Mobile Networks
在大规模无线网络中，如移动自组织和传感器网络，高效和强大的服务发现和数据访问机制是必不可少的和具有挑战性的。基于可重订的机制为供应广泛的服务提供了有价值的解决方案。在本文中，我们描述了Renewable Regions（RRs）-一种新的可扩展的基于Renewable的无线网络架构。RR是一种通用的架构，提出了服务的位置和自举在ad hoc网络中，除了数据为中心的存储，配置和任务分配在传感器网络中。在RR中，网络拓扑被划分为地理区域，其中每个区域负责表示感兴趣的服务或数据的一组密钥。每个键都基于类似哈希表的映射方案映射到一个区域。每个区域内的一些选定节点负责维护映射信息。服务或数据提供者将信息存储在相应的区域中，搜索者从那里检索信息。我们运行了大量详细的模拟，以及高级别的模拟和分析，以调查设计空间，并研究各种环境中的架构，包括节点移动性和故障。我们对其他方法进行评估，以确定其优点和局限性。结果表明，即使使用动态，成功率也很高，开销也很低。RR可扩展到大量的节点，并且对节点故障具有高度的鲁棒性和高效性。它也是鲁棒的节点移动性和位置不准确的一个显着的优势，基于点的会合机制。
2005-04-15 cs.NI
