未来互联网广义逻辑球体模型与机理研究

基本信息
批准号:61301081
项目类别:青年科学基金项目
资助金额:24.00
负责人:宋飞
学科分类:
依托单位:北京交通大学
批准年份:2013
结题年份:2016
起止时间:2014-01-01 - 2016-12-31
项目状态: 已结题
项目参与者:张思东,朱世佳,鄢欢,李晓倩,高阳阳,徐雅琨,姚琳元,王楠,李蓉
关键词:
智慧路由智慧学习广义逻辑球体感知愈合数学建模
结项摘要

Based on great demands and key issues of Internet evolution, this proposal aims to investigate the relevant principles and theories of future Internet. A new generalized logic sphere model and mechanisms are presented and studied respectively to solve the insufficients and defects of traditional network model. The specific work includes the three following aspects: (1)To create the basic frame of new generalized logic sphere structural model: based on summarizing the existing research achievements of current Internet level structure and referencing measured data of network behavior, the theoretical bases and concrete steps of modeling are given. (2)To refine the critical mechanisms of generalized logic sphere model: based on concluding the conical structure, hierarchical shield and other features, the important mechanisms of model are elaborated for studying the smart routing, load balancing, and perceptive healing. (3)To propose smart learning model based on generalized logic sphere structure: According to initiating the memory space and designing update and association schemes, smart learning model can be built. It provides the foundation for network status understanding and the optimization of sphere model function.

本项目拟根据互联网发展过程中的重大需求和关键问题,分析未来互联网体系相关原理及理论,提出一种新型的广义逻辑球体模型并对其机理进行研究,解决传统网络模型存在的不足和缺陷。具体工作包括以下三个方面:(1)创建全新的广义逻辑球体模型基本框架:通过总结现有互联网层级结构的研究成果,参考网络行为的实测数据,给出构建该模型的理论依据及具体步骤;(2)凝练广义逻辑球体模型的重要机理:在归纳模型中的椎体结构、逐级屏蔽以及其他特性的基础上,对模型的重要机理进行阐述,并围绕基于球面距离的智慧路由机制、基于球心距离的负载均衡方案、基于表面作用关系的感知愈合策略等方面展开研究;(3)提出基于广义逻辑球体结构实现的智慧学习模型:通过为网络开辟记忆空间、设计更新及关联方案,构建智慧学习模型,为全面掌握网络状态、优化球体模型功能提供基础。

项目摘要

结合当前互联网存在的关键问题以及未来互联网发展的重要趋势,本项目围绕广义逻辑球体模型创建、重要机理凝练以及智慧学习模型提出开展了研究工作。项目组根据任务要求和预定计划,首先,针对不同网络架构创建了普适性强的建模方法。具体包括球体模型关键理论研究,球体模型重要性质解析、环状模型复杂服务优化、互联网层级特点及最新动态归纳等。其次,运用球体模型重要机理实现了路由优化、负载均衡、感知愈合等功能。具体包括结构演进及模型能力评估、干扰屏蔽方法及智慧路由机制验证、距离位置计算及负载均衡方案优化、表面作用关系及节点关系参数研究、感知愈合能力提升等。最后,提出并验证了面向建模过程的智慧学习方案。具体包括智慧学习基础理论、核心功能构建、智慧学习流程设计、重要算法优化等。除完成所有基本目标之外,项目组在原型系统、功能验证、论文发表、授权专利和人才培养方面有所超出。

项目成果
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数据更新时间:2023-05-31

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