[發明專利]算力網動態重構方法和伺服裝置在審
| 申請號： | 202210594756.8 | 申請日： | 2022-05-27 |
| 公開（公告）號： | CN115086178A | 公開（公告）日： | 2022-09-20 |
| 發明（設計）人： | 程啟月;傅宇龍 | 申請（專利權）人： | 量子科技長三角產業創新中心 |
| 主分類號： | H04L41/12 | 分類號： | H04L41/12 |
| 代理公司： | 北京路浩知識產權代理有限公司 11002 | 代理人： | 任少瑞 |
| 地址： | 215100 江蘇省蘇州市相城區青龍*** | 國省代碼： | 江蘇;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 算力網 動態 方法 伺服 裝置 | ||
1.一種算力網動態重構方法，其特征在于，包括：
根據各子網絡的特征信息參數和數量值，確定每個所述子網絡對應的拓撲結構中各新增網絡節點的微觀態總數；
根據各所述新增網絡節點的直接聯系數、跨區聯系數以及所述微觀態總數，確定各所述子網絡對應的拓撲結構的微狀態概率；
根據所述微狀態概率確定各所述新增網絡節點的重構熵，并根據各所述新增網絡節點的重構熵確定總重構熵；
根據所述微觀態總數確定各所述新增網絡節點的最大重構熵，并根據所述總重構熵以及所述最大重構熵確定各所述新增網絡節點的極小重構熵；
根據所述極小重構熵確定各所述新增網絡節點的最優契合度，根據各所述新增網絡節點的最優契合度進行算力網動態重構。
2.根據權利要求1所述的算力網動態重構方法，其特征在于，所述根據所述微狀態概率確定各所述新增網絡節點的重構熵之后，所述方法，還包括：
若各所述新增網絡節點的重構熵滿足第一設定條件，則根據各所述新增網絡節點的重構熵進行算力網動態重構；
若各所述新增網絡節點的重構熵不滿足第一設定條件，則執行根據各所述新增網絡節點的重構熵確定總重構熵的步驟。
3.根據權利要求1所述的算力網動態重構方法，其特征在于，所述根據所述總重構熵以及所述最大重構熵確定各所述新增網絡節點的極小重構熵之后，所述方法，還包括：
若各所述新增網絡節點的極小重構熵滿足第二設定條件，則根據各所述新增網絡節點的極小重構熵進行算力網動態重構；
若各所述新增網絡節點的極小重構熵不滿足第二設定條件，則執行根據所述極小重構熵確定各所述新增網絡節點的最優契合度，根據各所述新增網絡節點的最優契合度進行算力網動態重構的步驟。
4.一種伺服裝置，其特征在于，應用于權利要求1至3中任一項所述的算力網動態重構方法，包括：
動態數據管理模塊，用于記錄、存儲或被調用數據；
特征參數記錄模塊，用于記錄并存儲各路徑子網絡的特征信息參數和數量值；
重構節點預判模塊，用于預判所述新增網絡節點的類型；
重構子網解析模塊，用于解析重構路徑特征、分析過程、融合運算；
動態重構計算模塊，用于計算所述極小重構熵和所述最優契合度；
重構結果存儲模塊，用于統計存儲算力網的最優契合度單項指標計算值和綜合計算值；
重構結果顯示模塊，用于顯示隨動過程數據、計算結果數據以及干預節點數據。
5.根據權利要求4所述的伺服裝置，其特征在于，所述動態數據管理模塊包括：
用戶層，用于所述新增網絡節點的數據選擇、調度以及與數據層進行數據交互；
應用服務器層，設于所述用戶層與所述數據層之間，用于管理數據；
所述數據層，用于存儲或被調用數據。
6.根據權利要求4所述的伺服裝置，其特征在于，所述重構節點預判模塊包括多個預判模塊，所述預判模塊用于根據重構子網路徑節點與所述新增網絡節點的分區信息，預判所述新增網絡節點的類型。
7.根據權利要求6所述的伺服裝置，其特征在于，所述重構子網解析模塊包括多個解析模塊，所述解析模塊用于解析所述預判模塊的數據，以及所述重構子網路徑節點的特征數據。
8.根據權利要求7所述的伺服裝置，其特征在于，所述動態重構計算模塊包括多個計算模塊，所述計算模塊用于根據所述解析模塊的數據計算所述極小重構熵與判斷；
所述計算模塊，還用于計算所述最優契合度與判斷。
9.根據權利要求8所述的伺服裝置，其特征在于，所述重構結果存儲模塊包括多個存儲模塊，所述存儲模塊用于存儲所述極小重構熵的分項計算過程數據和所述極小重構熵；
所述存儲模塊，還用于存儲所述最優契合度的分項計算過程數據和所述最優契合度。
10.根據權利要求9所述的伺服裝置，其特征在于，所述重構結果顯示模塊包括：
隨動過程顯示模塊，用于調用所述數據層的第一數據，并顯示；
計算結果顯示模塊，用于調用各所述存儲模塊的數據，并顯示；
干預節點顯示模塊，用于調用所述數據層的第二數據，并顯示。
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