35、自动驾驶网络解决方案与发展展望

自动驾驶网络解决方案与发展

自动驾驶网络解决方案与发展展望

1. 智能运维与优质体验解决方案

在当今的通信领域,通信服务提供商(CSPs)面临着诸多网络运维(O&M)挑战。5G 网络的商用、网络的大规模和高复杂性,以及新兴服务的多样性,给 CSPs 在成本、效率、质量和人才技能提升方面带来了巨大压力。同时,受 COVID - 19 疫情影响,CSPs 的网络运维数字化智能转型正在加速,成为行业趋势。

1.1 AUTIN:智能运维解决方案

AUTIN 是华为的智能运维解决方案之一,它满足了三个关键的运维需求,助力 CSPs 向零接触网络运维的数字化智能转型。
- 质量提升 :在 5GC 场景中,重大故障影响范围大,故障划分和定位耗时久。AUTIN 能智能预测服务影响和风险,并在几分钟内自动诊断故障,显著缩短平均修复时间(MTTR)。
- 效率提升 :网络运营中心(NOC)超过 70% 的日常操作是重复性、低效率且高度依赖专业知识的。AUTIN 帮助 NOC 实现集成、自动化的监控和维护、智能诊断,以及通过手机对现场操作进行自助式闭环管理。故障能自动诊断和闭环管理,减少每个网元的工单数量,显著提高运维效率。
- 运维人才技能提升 :运维操作自动化使得运维人员需要提升技能。华为的开放平台和丰富的运维知识资产支持以最少的编码进行可编排的运维应用开发,简化了运维人才技能提升过程。同时,提供系统的陪伴式服务和赋能服务,将运维应用开发周期从数月缩短至数周。

AUTIN 持续整合专业知识,迭代优化特定领域的自动化、数字化、智能引擎,以提高其自动化和智

基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究实现,重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值