多模态智慧网络是未来网络体系结构的发展方向，《多模态智慧网络资源调度机制研究》共分16章，*先概述多模态智慧网络资源调度机制，介绍网络架构、路由资源调度、负载资源调度、通信资源恢复、接纳控制资源调度、计算资源卸载调度，然后介绍任务资源可信卸载调度、任务迁移资源调度、数据流资源调度、异常检测资源调度、路径资源调度，*后介绍网络同步技术、跨域可信通信资源调度、故障检测技术、网络快速通信资源恢复。

第1章 概述
　　1.1 研究意义
　　多模态智慧网络以网络结构全维可定义为基础，是一种网络各层功能多模态呈现的网络架构，支持路由寻址、交换模式、互连方式、网元形态、传输协议等的全维度定义和多模态呈现，支持互联网的演进式发展，从根本上满足网络智慧化、多元化、个性化、高鲁棒、高效能的业务需求。
　　现有的互联网是一种刚性架构，已经无法再继续以打补丁的方式来满足垂直行业的定制化需求，现有网络基础架构及由此构建的技术体系在智慧化、多元化、个性化、高鲁棒、高效能等方面面临一系列重大挑战，制约了其在更广更深层次上支撑经济社会的发展。
　　面向专业化、个性化服务承载需求，基于全维可定义的网络结构进行网络各层功能的多模态呈现。各种网络模态间的互联互通、协同组合、无缝切换，可提高网络服务的多元化能力和对于用户个性化需求的适应能力。
　　在此，多模态体现为寻址路由、交换模式、互连方式、网元形态、传输协议等网络要素的多种模态，其中，寻址路由体现为基于互联网协议（internet protocol，IP）、内容、身份、地理空间等标识的多种寻址路由模态，交换模式体现为分组交换、新型电路交换等模态，互连方式体现为光纤、同轴线等有线链路或Wi-Fi、长期演进（long term evolution，LTE）技术等无线链路模态，网元形态体现为骨干级、汇聚级、接入级等的各种功能、性能、外形等不同的各种节点模态，传输协议体现为面向各种业务、场景、功能等需求的网络协议。
　　全方位覆盖能力包含全方位空间覆盖能力和全方位场景覆盖能力。全方位空间覆盖能力以多样化通信手段为基础，使网络互联范围延伸到自海底至深空的宽广空间范围，形成覆盖陆、海、空、天等的超广域互联网络；全方位场景覆盖能力能够适应不同应用场景的需求，实现地域性高密度大容量覆盖、混合接入速率覆盖等，强化网络的服务场景适应能力。
　　针对工业控制、远程医疗、智能家居等新兴产业的发展需求，通过全方位解构网络功能要素，包括网元设备、协议控制、承载方式和网络接口等全要素的开放和结构定义，可以显著地增强网络对上层业务需求的适应性。灵活组合各种网络元素，*终能够实现对具有高可靠性、低时延、全息信息传输、大容量和巨连接等全业务承载的能力。
　　网络功能的不断丰富化、多样化为网络管理和网络运维带来巨大挑战。引入网络智慧化管理控制机制，一方面可以减少网络对人工管理的依赖，实现自动化的功能定义及资源规划，提高网络运维效率；另一方面，网络智慧化也可以基于人工智能（artificial intelligence，AI）等技术发现网络的*优化资源配置和运维策略，突破传统算法局限性，提高网络资源利用率和服务效率。
　　网络的内生安全性能够以内生防御的网络构造机制应对网络中软硬件设计过程中不可避免的安全漏洞及后门等安全威胁，从网络构造层面将传统网络的附加式安全模块替代为网络内生性安全能力，实现“高可信、高可用、高可靠”三位一体的网络安全服务。
　　AI作为计算机科学的重要分支是国内外科学研究的热门领域之一。许多国家纷纷出台鼓励AI发展的有关政策，将AI作为国家重要的发展战略，众多高校、研究机构和企业都加大了对AI研究的投入力度。*近，我国在《新一代人工智能发展规划》中明确提出将群体智能作为重点研究方向，即通过多个智能体联合行动，通过相互协作来完成大多中心化方法不能处理的任务。深度强化学习（deep reinforcement learning，DRL）作为AI领域中的重要技术，其通过智能体与环境进行交互并学习从状态到行为的映射，以不断试错的方式获得*大化奖励并完成具体目标。DRL 模型结合了深度学习（deep learning，DL）的感知能力和强化学习（reinforcement learning，RL）的决策能力，其中，单智能体DRL在多个领域的成功应用推动了多智能体深度强化学习（multi-agent deep reinforcement learning，MADRL）的发展。MADRL已成为实现群体智能的重要技术之一。MADRL系统中智能体可各自按照目标和任务进行自主决策，也可以通过协作赋予整个系统更强大的功能，从而完成更复杂的任务，MADRL具有广阔的发展前景及巨大的应用价值。
　　多智能体系统面临状态维度呈指数级增长、环境非稳态和节点状态部分可观测等问题，这使得MADRL在面对大规模复杂场景时的适应度方面遇到了明显的瓶颈。为了解决上述问题，MADRL模型需要构建高效的特征提取、信息融合和多粒度的奖励函数模块来提升智能体的知识水平和决策能力，解决传统MADRL模型无法适应智能体变化场景、难以在实际中得到有效应用的问题。建立具有多粒度、多头自注意力、多通道的MADRL模型有许多好处：智能体可以获取其他智能体的观测信息和意图，从而动态地调整自身策略，获得更高的系统奖励；解决在部分可观测环境中智能体只能观测到自身的局部状态信息等问题，提高系统的决策水平；实现智能体对其他智能体策略变化情况的感知，从而解决多智能体场景中的非稳态问题。在多智能体场景下构建新型的DRL模型可以更准确合理地建立和刻画智能体之间的关系，从而更高效地实现智能体之间的联系，同时，可提升智能体间协作性能并解决MADRL 中的一些问题。
　　MADRL具有较强的通用性，被认为是迈向通用人工智能（artificial general intelligence，AGI）的重要途径。利用多智能体一致性的组织、表示、通信等特点，通过定义不同类别的智能体，构成智慧网络的不同智能成员（包括终端智能体、边缘计算智能体和云计算智能体），实现智慧网络管理。然而，在设备需求异构、数量丰富、拓扑易变背景下，如何实现多设备间的协同、模型优化和多任务学习是MADRL面临的主要挑战。目前，MADRL与人类学习的水平还有较大的差距，因为人类只需要相对较少的经验就能有较合理的表现，而MADRL模型通常需要大量的训练数据进行学习，并且人类可以灵活地适应不断变化的任务条件，而MADRL通常专用于特定的任务领域。这就造成了MADRL智能体在遇到新任务时，需要大量样本与环境进行交互，样本复杂度高，训练时间很长，算法难以收敛。为了弥补MADRL 等 DRL 技术无法快速适应的弊端，元学习孕育而生。近些年来，虽然有大量研究者开始研究整合 DRL 和元学习，但少有针对基于边缘计算的MADRL和元学习的智能体快速适应算法及智能体持续学习算法的研究，而该算法的研究不仅有助于推动MADRL向AGI的方向发展，同时也能满足多任务网络场景的需求。
　　MADRL 在理论、应用等方面都有不错的进展，但在智慧网络通信资源分配应用中还是面临着许多挑战，尚处于起步阶段。网络的智能化已成为必然的趋势和当前众多领域的研究应用热点。相关部委、研究机构和各类企业对智慧网络的发展布局力度逐步加大，并积极致力于推进相关技术领域的研发、标准制定和商业化进程。然而，在资源受限的网络节点运行DRL模型面临着极大的挑战，制约了MADRL的落地和规模化应用。基于边缘计算的智慧网络架构能够兼顾传统网络的泛在感知和处理特性，也能解决加入AI之后对存储与算力的要求。边缘计算（edge computing，EC）技术的加入为本地计算资源不足的问题提供了新的机遇。此外，云边端融合计算可为资源受限场景提供新的高效计算模式。将MADRL的中心化训练分布式执行（centralized training with decentralized execution，CTDE）的训练框架与云边端融合的高效计算模式进行整合，通过云边端融合的MADRL模型分割计算框架可以将MADRL模型功能合理切分，分别部署在云-边-端上，三者协同有助于模型的进一步优化和更好地完成智慧网络高效资源分配的决策任务。
　　综上所述，关于MADRL相关技术的研究已成为学术界和产业界的重点研究方向。然而，对于针对资源受限场景下MADRL模型及关键技术的研究，现有算法没有充分地考虑到终端算力受限的场景下MADRL模型的部署问题，以及模型的可扩展和可迁移性。因此，本书旨在结合边缘计算、多头自注意力机制和元DRL算法，来设计适应于资源受限场景下的MADRL模型及架构，在减少通信开销的情况下，让智能体获取其他智能体的观测信息和意图，从而动态地调整自身策略，获得更高的系统奖励；针对MADRL中的非稳态问题，设计基于自注意力机制的信息融合协助智能体对其他智能体策略变化情况的感知；针对多任务场景，进一步拓展原有算法的应用领域，克服原有算法的缺点，本书研究成果对未来智能物联网（internet of things，IoT）、多智能体仿真、无人驾驶、智能游戏、智能机器人领域有实际的意义。
　　？1.2 应用前景
　　目前，MADRL技术有着广泛的应用，如足球机器人、游戏AI、自动驾驶等。随着DRL在语音识别、文本翻译和目标检测等领域的发展，多智能体强化学习同这些领域技术逐步融合，取得了许多成果，并在多个应用场景实现了落地。
　　智慧网络领域：随着AI技术的不断突破，如自然语言理解，一方面，需要通过联网实现在线语言处理，另一方面，也会简化未来人机交互。这会对产业有很大的影响，未来的智慧网络一定会是和人工智能的紧密结合。目前AI已经在多个行业展现出巨大的发展潜力，而智慧网络作为未来网络的重要发展方向，AI和智慧网络的结合必然会对这个行业产生颠覆性的改变。
　　游戏领域：MADRL在游戏领域取得了令人兴奋的成绩。Google Deep Mind团队开发的Alpha Go系列围棋程序击败了人类顶级围棋选手，提出的深度Q网络（deep Q-network，DQN）算法在多种Atari游戏中成功地超越人类专业玩家。OpenAI研发的游戏机器人能够在比围棋更复杂的游戏Dota2中击败人类专业玩家。由此可见，将MADRL应用于多种复杂游戏环境中，能够提升DRL算法的通用性和智能体的决策能力。
　　**系统：**系统是工业界*推崇的机器学习技术之一，好的**系统可以带来大量的流量和营收。**系统是一个历史悠久而又热门的研究领域。近年来，基于DRL技术的**系统在尝试挖掘用户的新兴趣爱好方面取得了进展，不仅能被动地迎合用户喜好，而且完全可以主动地创造用户的兴趣点。
　　物联网是实现行业数字化转型的重要手段，并将催生新的产业生态和商业模式。目前，物联网正经历着从互联向智能，从智能向自主的演进。AI技术在其中发挥着越来越大的作用。AI让物联网拥有了“大脑”，使“物联”提升为“智联”，而物联网则给予AI更广阔的研究“沃土”，促使AI走向“应用智能”。然而，基于物联网的行业应用有各种各样的业务要求，如传输时延、传输带宽、数据安全、数据聚合、数据处理、数据分析和智能决策等，其中，对实时性、高带宽和安全性等有着非常高要求的应用都迫切需要尽可能地在靠近网络的边缘侧提供集中的智能管理控制功能。
　　AI促进智慧网络发展，而资源管理调度是智慧网络的关键技术。基于MADRL的资源管理调度可满足智慧网络多样化、差异化的通信需求，实现合理部署通信基础设施及设计多网接入机制，是提高网络单元信息交互实时性和可靠性的重要保障。此外，MADRL在智慧网络、无人驾驶、交通运输调度、电力系统优化、分布式传感网络及金融和社会学等领域还有大量的应用研究。MADRL技术的发展及应用有助于构建具有自组织、自学习、自适应、可迁移、持续学习能力的多智能体系统，具有非常重要的研究意义和广泛的应用前景。
　　？1.3 国内外研究现状及评价
　　？1.3.1 国内外研究现状及发展趋势
　　DRL在增强智能体能力方面有着巨大的潜能，同时也为多智能体协作提出了新的挑战与机遇。如何在不同的环境状态下，使得多个DRL智能体能够进行快速、有效的相互协作，完成更加复杂的任务，已成为机器学习领域及AI领域一个炙手可热的研究课题。当前，国内外研究学者

目录
第1章 概述 1
1.1 研究意义 1
1.2 应用前景 3
1.3 国内外研究现状及评价 4
1.3.1 国内外研究现状及发展趋势 4
1.3.2 国内外研究现状评价 7
1.4 多模态智慧网络模型 8
1.5 本书研究内容 10
参考文献 12
第2章 多粒度智慧网络架构 14
2.1 研究背景 14
2.2 研究现状 15
2.2.1 域内安全 15
2.2.2 域间互联 15
2.3 安全问题分析 16
2.3.1 控制器安全问题 17
2.3.2 流表安全问题 17
2.4 控制器架构设计 19
2.4.1 安全方案 19
2.4.2 整体架构 20
2.4.3 模块设计 21
2.4.4 运行机制 22
2.5 多粒度安全服务 23
2.5.1 粒计算理论 23
2.5.2 安全服务粒化 23
2.5.3 多粒度安全管理模型 24
2.6 实验和测试 25
2.6.1 测试环境 25
2.6.2 攻击测试 25
2.7 本章小结 27
参考文献 27
第3章 多模态智慧网络编码感知绿色路由资源调度 29
3.1 软件定义传感网中编码感知绿色路由算法 29
3.2 软件定义传感网架构 29
3.2.1 软件定义传感网架构模型 29
3.2.2 软件定义传感网控制器架构 31
3.2.3 软件定义传感网控制器模块设计 31
3.3 编码感知绿色路由算法 33
3.3.1 基本思想 34
3.3.2 节点编码机会值 35
3.3.3 节点负载度 36
3.3.4 CAGR度量 36
3.3.5 CAGR运行机制 37
3.4 本章小结 38
参考文献 39
第4章 多模态智慧网络面向服务的负载资源调度 40
4.1 基于负载感知的分布式控制器负载均衡模型 40
4.2 SDN多控制器架构方案 40
4.3 分布式控制器负载均衡模型 43
4.3.1 负载信息感知和状态判定 44
4.3.2 基于负载感知的负载均衡算法 46
4.3.3 分布式控制器负载均衡模型的运行流程描述 48
4.4 基于负载感知的分布式控制器负载均衡模型的仿真实验与结果分析 49
4.5 本章小结 52
参考文献 52
第5章 多模态智慧网络通信资源恢复 53
5.1 SDN/IP跨域异构网络通信模型 53
5.1.1 设计思路 53
5.1.2 模型框架 54
5.1.3 三层路由模块设计 54
5.1.4 SDN/IP跨域边缘节点设计 57
5.2 系统通信流程 58
5.2.1 通信场景 58
5.2.2 跨域ARP处理 59
5.2.3 跨域路由处理 59
5.3 仿真实验与结果分析 61
5.3.1 测试环境 61
5.3.2 路由协议处理功能测试 61
5.3.3 跨SDN域通信测试 63
5.4 本章小结 64
参考文献 64
第6章 多模态智慧网络接纳控制资源调度 65
6.1 基于博弈的区域资源分配接纳控制理论 65
6.1.1 网络结构 65
6.1.2 收益函数、连接数和带宽 66
6.2 基于博弈的区域资源分配接纳控制算法 67
6.2.1 WMN资源的非合作博弈模型 67
6.2.2 非合作博弈的纳什均衡 67
6.2.3 接纳控制算法 68
6.3 基于博弈的区域资源分配接纳控制算法的仿真实验与结果分析 69
6.3.1 仿真模型和参数设置 69
6.3.2 网络资源分配 70
6.3.3 结果分析 70
6.4 本章小结 72
参考文献 72
第7章 边缘智慧网络计算资源卸载调度 73
7.1 面向体验质量的数据流粒度划分方法的问题与描述 73
7.2 基于卷积神经网络的粒度划分模型 74
7.2.1 数据流粒度划分方法 74
7.2.2 ResNet-18模型 75
7.3 基于改进残差网络的数据流粒度划分方法 76
7.3.1 激活函数的选取 77
7.3.2 基于DLBHC的粗分类方法 77
7.3.3 改进残差网络的训练及细分类方法 78
7.4 基于面向体验质量的数据流粒度划分的仿真实验与结果分析 80
7.4.1 实验方法 80
7.4.2 功能展示 81
7.4.3 结果分析 81
7.5 本章小结 83
参考文献 84
第8章 边缘智慧网络任务资源可信卸载调度 85
8.1 基于DRL和用户体验度的任务卸载模型 85
8.1.1 系统模型 85
8.1.2 通信模型 87
8.1.3 计算模型 88
8.1.4 问题模型 90
8.2 基于DRL的用户体验度*优任务卸载策略 91
8.3 仿真实验与结果分析 93
8.4 本章小结 98
参考文献 98
第9章 边缘智慧网络任务迁移资源调度 99
9.1 基于用户请求内容预测的内容放置方法 99
9.2 系统场景 99
9.2.1 用户请求内容过程 100
9.2.2 时延模型 100
9.3 基于注意力机制及图神经网络的内容流行度预测方法 101
9.3.1 请求序列信息图化 102
9.3.2 图的神经网络构建 103
9.3.3 注意力机制 104
9.3.4 预测结果 105
9.4 基于贪心算法的内容放置 105
9.5 缓存内容的替换 106
9.6 基于用户请求内容预测的内容放置方法的仿真实验与结果分析 107
9.6.1 内容预测结果分析 107
9.6.2 缓存放置仿真及结果分析 108
9.7 本章小结 111
参考文献 111
第10章 多模态智慧网络数据流资源调度 112
10.1 SDN服务流分类与识别框架 112
10.1.1 SDN服务流分类与识别框架结构 112
10.1.2 SDN服务流分类与识别工作流程 113
10.2 基于深度神经网络的流分类模型 114
10.2.1 流分类模型结构构建 114
10.2.2 流分类模型的核心技术分析 116
10.3 基于深度神经网络的自适应流分类模型的仿真实验与结果分析 118
10.3.1 实验数据集 118
10.3.2 数据预处理 120
10.3.3 结果分析 122
10.4 本章小结 125
参考文献 126
第11章 多模态智慧网络DDoS检测资源调度 127
11.1 DDoS攻击检测框架 127
11.2 基于数据源熵的DDoS态势感知 128
11.3 基于MIC-FCBF的特征选择与构建 129
11.3.1 特征选择 129
11.3.2 特征构建 130
11.4 特征抽取与特征归一化 132
11.4.1 特征抽取 132
11.4.2 特征归一化 133
11.5 基于DNN的DDoS检测模型 133
11.5.1 注意力机制 134
11.5.2 融合注意力机制的DNN模型 135
11.5.3 DDoS检测模型训练 136
11.6 仿真实验与结果分析 136
11.6.1 仿真环境与数据集 136
11.6.2 结果分析 137
11.7 本章小结 140
参考文献 140
第12章 多模态智慧网络路径资源调度 141
12.1 基于记忆模拟退火的多约束路由的路径选择算法概述 141
12.2 基于记忆模拟退火的多约束路由算法模型 142
12.2.1 多约束路由模型 142
12.2.2 路由方法 144
12.3 基于记忆模拟退火的多约束路由的路径选择算法设计 145
12.4 基于记忆模拟退火的多约束路由的路径选择算法的仿真实验与结果分析 147
12.4.1 实验方法 147
12.4.2 结果与分析 148
12.5 本章小结 151
参考文献 151
第13章 多模态智慧网络同步技术 153
13.1 基于蚁群算法的路由规划同步技术 153
13.2 面向SDN多域的全局路由动态计算模型 153
13.2.1 框架设计思路 153
13.2.2 全局路由动态计算模型构建 154
13.3 蚁群算法的改进 156
13.3.1 启发信息设计和相关定义 156
13.3.2 状态转移方程改进 159
13.4 仿真实验与结果分析 161
13.5 本章小结 163
参考文献 164
第14章 多模态智慧网络跨域可信通信资源调度 165
14.1 安全通信架构 165
14.1.1 基本通信架构 165
14.1.2 增强的安全控制器 166
14.1.3 域间代理 167
14.2 安全通信机制 168
14.2.1 消息格式 168
14.2.2 邻居发现 169
14.2.3 两步认证 169
14.2.4 隧道建立 171
14.3 安全性分析 171
14.3.1 认证安全性 171
14.3.2 消息安全性 173
14.4 实现和测试 173
14.4.1 功能设计 173
14.4.2 运行测试 174
14.5 本章小结 176
参考文献 177
第15章 多模态智慧网络故障检测技术 178
15.1 概念定义 178
15.2 基于自回归流的高斯混合变分自编码器的故障检测模型 179
15.2.1 模型架构 179
15.2.2 基于GRU网络的编码器和解码器 180
15.2.3 模型的变分下界 182
15.3 仿真实验与结果分析 185
15.3.1 实验环境与数据收集 185
15.3.2 结果分析 187
15.4 本章小结 190
参考文献 190
第16章 多模态智慧网络快速通信资源恢复 191
16.1 基于贪婪电场力动态平衡的UAV-BS三维部署算法概述 191
16.2 三维部署模型 191
16.3 部署模型优化 192
16.4 贪婪电场力动态平衡三维部署算法 194
16.4.1 基于图的贪婪算法 194
16.4.2 分布式电场力动态平衡算法 196
16.5 仿真实验与结果分析 198
16.5.1 实验设计 198
16.5.2 结果与分析 199
16.6 本章小结 202
参考文献 203