摘要
本申请公开了一种跨云数据传输调度的多目标优化方法及装置,涉及云计算与网络优化技术领域,解决了现有技术中单目标优化所导致的难以满足对传输效率、成本效益及系统稳定性的多重需求以及无法动态调整传输路径和调度策略的问题,该方法包括:对云环境原始数据进行预处理以得到平稳化数据,然后对平稳化数据依次进行多尺度数据特征提取、多尺度特征分解和异常数据处理后,通过结合蚁群算法全局搜索、邻域搜索局部优化及异步强化学习技术,实现高效、稳定且智能的跨云数据传输调度方案的生成,能够实现多目标协同优化,同时权衡传输时延、带宽利用率、传输成本及负载均衡等多项传输性能指标,实现传输效率与资源利用率的平衡。
技术关键词
邻域搜索策略
异常数据处理
蚁群算法
多尺度特征
网络优化技术
区域大数据
调度控制台
状态实时监控
强化学习技术
统计特征
动态
数据传输延迟
分布式搜索
传输路径
数据特征提取
多平台
滑动窗口
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运输管理方法
蚁群算法
物流运输车辆
因子
无人运输车辆
智能管理系统
动态知识图谱
语义
知识图谱构建
模块
关键点
图像分割模型
相机
计算方法
图像采集模块
感知特征
混合特征提取
多尺度特征
分支
图像分割方法
监控图像数据
特征金字塔网络
优化图像处理
高层语义特征
注意力机制