13、SIP 基于动态呼叫路由的决策引擎

SIP 基于动态呼叫路由的决策引擎

1. 通信协议选择

在策略决策点(PDP)和策略执行点(PEP)之间传递信息和决策时,选择了采用新定义和开发的属性值对(AVPs)的 Diameter 协议。Diameter 本质上是一种认证、授权和计费(AAA)协议,因其 AAA 特性,它在基于决策的网络管理方面的增强方向变得很自然。它拥有较大的 AVP 空间,并且支持大量的待处理请求。

而常见开放策略服务(COPS)虽曾是基于策略的网络管理(PBNM)的有力候选,但未被用于决策(策略)的配置和分发,因为它是专门为设备级配置和管理而设计的。同时,在进行动态会话、呼叫或数据连接管理时,需要考虑到各种变化和最新动态。简单网络管理协议(SNMP)在一些文献中也被提议作为 PBNM 的候选,在系统中,基于 SNMP 的信息被用于评估接入路由器接口的 QoS 参数。

2. 多准则决策理论及其应用

决策过程涉及在一组备选方案(在本文中为可用链路)和一组准则(请求的上下文以及平台上预定义的配置/设置)的基础上,选择最佳方案。这些备选方案还可以使用特定的多准则决策(MCDM)方法,基于多个准则进行排序。

MCDM 方法已被广泛应用于解决电信、制造、运输和软件工程等多个不同领域的各种问题。但经验表明,没有一种单一的 MCDM 技术可以处理所有的多准则问题,每种情况都需要特定的 MCDM 技术。

在多准则决策问题中,目标有时可能相互冲突和/或重叠。例如,服务级别协议(SLA)中的延迟、抖动和数据包丢失(DJPL)既属于公司与合作伙伴或其他公司签订直接或互惠协议时的业务目标,又用于评估可用链路的 QoS。这组参数还可用于在执行请求上下文时评估特定用户

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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