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Intent-Based Network in Online Resource Allocation With Machine-Learned Prediction
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PRE
AI
DOI：10.1109/TNSM.2026.3665018.png)
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摘要
En 中文
物联网（IoT）服务的发展要求在动态和不确定环境下实现智能且自适应的在线资源分配机制。意图驱动网络（IBN）作为一种有前景的范式，用于使系统行为与高层次用户意图保持一致。然而，由于资源可用性不确定和未来信息不完整，实时实现意图感知的分配仍具挑战性。本文提出了一种模块化框架，集成了语义意图解析、机器学习驱动的资源预测和鲁棒在线决策。我们提出了IBN-ONMP，一种基于IBN的在线资源分配算法，该算法利用机器学习预测并根据反馈调整安全裕度，以确保在不确定性下的可行性和性能。我们正式定义了该问题，建立了包括遗憾值和竞争比界限在内的理论保证，并在真实世界和模拟数据集上验证了该方法。实验结果表明，IBN-ONMP在变化的预测误差水平下实现了高效用和鲁棒性能，这与理论分析一致。
Keyword:
Intent-based network
online resource allocation
online algorithm
期刊
IF:
5.4
论文数:
618
被引数:
9.2K
机构
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