【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及网络映射，尤其涉及一种基于最大熵与多智能体的虚拟网络映射方法。
技术介绍
1、车辆之间的隔离性是车联网虚拟化技术中的重要问题，它涉及到在不同实体之间对资源进行抽象和共享。在虚拟网络中，任何网络的配置、定制或拓扑的变化都不应对共存的其他网络产生影响或干扰。在有线网络环境下，实现隔离相对简单。然而，无线网络的隔离则面临更大的挑战，这主要是由于无线通信的广播特性和信号质量的不确定性。例如，在蜂窝网络中，一个车辆的变动可能会对周围的车辆造成显著的干扰。此外，无线网络中的干扰源主要来自两个方面：一是当宏基站和路边通信单元的覆盖区域重叠时，会产生跨层干扰；二是当多个车辆的覆盖区域相互重叠时，会引发共层干扰。文献试图根据物理节点的稳定网络拓扑获得稳定的排序值，然后将排序节点用于映射虚拟网络请求。然而，这些并不适用于车辆在道路上动态移动并且其位置随时间不断变化的物联网环境。当vnr动态到达网络时，相应的物理资源的特定状态就形成了一个特定的拓扑结构，由于节点的移动性，物理拓扑结构随着时间不断变化。
2、车联网中的事件触发网络是一...
【技术保护点】
1.一种基于最大熵与多智能体的虚拟网络映射方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于最大熵与多智能体的虚拟网络映射方法，其特征在于：所述步骤S2中，在对多个级别的虚拟网络请求进行节点和链路映射之前，对训练好的节点映射策略评估网络进行临时链路剪枝操作，以去除训练好的节点映射策略评估网络中不满足虚拟链接要求的物理链接，特别是针对时间触发流量的链路要求，并在映射结束后恢复节点映射策略评估网络。
3.根据权利要求1所述的一种基于最大熵与多智能体的虚拟网络映射方法，其特征在于：所述步骤S2中，采用了一个以成本最小化为核心的目标函数...
【技术特征摘要】
1.一种基于最大熵与多智能体的虚拟网络映射方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于最大熵与多智能体的虚拟网络映射方法，其特征在于：所述步骤s2中，在对多个级别的虚拟网络请求进行节点和链路映射之前，对训练好的节点映射策略评估网络进行临时链路剪枝操作，以去除训练好的节点映射策略评估网络中不满足虚拟链接要求的物理链接，特别是针对时间触发流量的链路要求，并在映射结束后恢复节点映射策略评估网络。
3.根据权利要求1所述的一种基于最大熵与多智能体的虚拟网络映射方法，其特征在于：所述步骤s2中，采用了一个以成本最小化为核心的目标函数来指导选择最适宜的功率和带宽资源进行映射，具体的映射策略和成本最小化的目标函数为：
4.根据权利要求1所述的一种基于最大熵与多智能体的虚拟网络映射方法，其特征在于：所述步骤s2中，节点映射策略评估网络中的每个智能体都包括演员网络和评论家网络，演员网络和评论家网络均包括卷积层、全连接层和输出层，且演员网络和评论家网络除输出层外共享相同的架构，其中，演员网络和评论家网络的卷积...
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