多模式自适应连接器通信系统的制作方法

本发明涉及连接器，尤其涉及多模式自适应连接器通信系统。

背景技术：

1、随着信息技术的快速发展，通信系统已经成为现代社会中不可或缺的基础设施之一。连接器作为通信系统的重要组成部分，承担着传输数据、控制信号等功能，对通信系统的性能和效率起着至关重要的作用。然而，在面对日益增长的通信需求和复杂多变的通信环境时，传统的连接器通信系统往往面临诸多挑战和问题。

2、传统的连接器通信系统通常采用固定的通信模式和参数配置，无法灵活地适应不同的通信场景和工作负载。这种固定的通信方式往往导致系统在面对不同的网络条件和通信需求时表现不佳，无法实现最优的通信效果。此外，传统的连接器通信系统往往缺乏对实时环境变化的感知和适应能力，无法根据实时情况调整通信策略，导致通信性能和效率不佳。

3、为了解决传统连接器通信系统存在的问题，近年来，研究人员提出了一系列新的技术方案和方法。其中，一种重要的方法是利用深度学习技术来优化连接器通信系统。深度学习作为人工智能领域的重要分支，具有强大的数据建模和决策能力，可以通过学习大量的数据来实现对通信系统的优化和智能化管理。

4、在已有的技术中，生成对抗网络(gan)被广泛应用于连接器通信系统的优化中。gan是一种用于生成数据的机器学习模型，由生成器和判别器组成，通过对抗训练的方式生成接近真实数据的样本。在连接器通信系统中，可以利用gan生成器生成接近真实连接器状态的样本，然后利用这些样本来优化系统的通信策略。

5、此外，强化学习也被广泛应用于连接器通信系统的优化中。强化学习是一种基于奖励信号进行决策的机器学习方法，通过不断试错和学习，使智能体能够逐步优化其行为策略。在连接器通信系统中，可以利用强化学习来制定最优的通信策略，以提高系统的性能和效率。

6、尽管已有的技术方案取得了一定的进展，但仍然存在一些问题有待解决。例如，现有的连接器通信系统往往缺乏对动态环境变化的感知和适应能力，无法实现实时的通信策略调整；另外，现有的方法往往局限于单一的优化目标，难以实现多目标的优化和综合性能的提升。

7、因此，有必要提出一种新的技术方案，以解决现有连接器通信系统存在的问题，并实现更高效、智能的通信管理和优化。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明的主要目的在于提供多模式自适应连接器通信系统，提出了一种多模式自适应连接器通信系统，旨在解决传统连接器通信系统在适应性、智能性和性能方面存在的问题。本发明的技术内容包括连接器初始状态采样部、强化学习部、模式调整部等模块，通过这些模块的相互配合和优化，实现了连接器通信系统的智能化管理和优化。

2、为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

3、多模式自适应连接器通信系统，所述系统包括：连接器初始状态采样部，包括：生成器和判别器，生成器负责生成样本，而判别器则负责区分生成的样本和真实样本；所述真实样本为连接器的真实运行状态向量；将生成器为一个深度神经网络，输入是一个随机噪声向量，输出是连接器的初始状态向量，作为生成的样本；生成器将随机噪声映射到连接器状态空间中，生成接近真实样本的样本；判别器是一个深度神经网络，它接收连接器的初始状态向量作为输入，并输出一个概率，表示生成的样本是真实样本的概率，判别器的目标是最大化将真实样本与样本区分开的能力，输出的概率大于设定的概率阈值；强化学习部，用于定义连接器状态转移模型，以描述连接器的真实运行状态向量如何随时间变化，连接器状态转移模型为马尔可夫决策过程，为了提高连接器的请求到达率，使用强化学习来制定动作策略，定义连接器的动作空间，在每个时间步，智能体根据真实运行状态向量选择动作，使得长期累积奖励最大化，根据学习到的策略，智能体根据真实运行状态向量选择动作，动作的选择通过∈-贪婪策略进行，智能体执行选定的动作，并观察环境反馈的下一个状态，根据连接器状态的变化情况，计算奖励信号，根据奖励信号和状态转移，更新强化学习的策略；模式调整部，根据真实运行状态向量和强化学习所选定的动作，在下一个时间步，执行连接器通信模式。

4、进一步的，所述动作空间中至少包括以下动作：增加连接器的通信速率、减少连接器的通信速率、增加缓冲区大小，减小缓冲区大小，增加纠错码，减少纠错码和切换信道。

5、进一步的，生成的样本或真实样本均为一个维度相等的向量，向量中的元素至少包括：正在处理请求数量、缓冲区数量、缓冲区容量和通信速率。

6、进一步的，生成器的输入是一个由高斯分布生成的随机噪声向量z，其维度为dz，表示为：

7、

8、其中，表示服从均值为0，协方差矩阵为dz×dz的单位矩阵的多维正态分布；生成器使用深度神经网络，由参数θg控制，将输入的噪声向量z映射到连接器的状态空间中；设生成器是一个多层的深度神经网络，表示为其中θg包含了权重和偏置；生成器的输出是连接器的初始状态向量xfake，其维度为dx，表示一个近似真实样本的状态；生成器的输出表示为：

9、

10、生成器的目标是使生成样本xfake尽可能地接近真实样本的分布；为了最小化生成器的损失函数使用adam优化算法，更新生成器参数θg；更新的过程表示为：

11、

12、其中，η是学习率，表示关于参数θg的梯度，adam表示基于梯度的adam优化算法。

13、进一步的，生成器的损失函数使用如下公式进行表示：

14、

15、其中，是连接器参数θc关于生成样本xfake的梯度；是连接器参数θc对于生成样本的输出；连接器参数θc为一个向量，包括：连接器速率、请求到达率和缓冲区容量；θd为判别器参数；pfake是生成器生成的样本的分布；μreal是真实样本的分布的均值向量；λ为请求到达率；xfake为生成器生成的样本；为判别器对于输入为生成的样本的输出。

16、进一步的，判别器接收一个样本x，该样本为真实样本xreal或生成样本xfake；判别器使用一个深度神经网络来对输入样本进行分类，包括多个判别器头，每个头对应不同的属性或特征，每个头的输出表示样本属于特定属性的概率，设有k个判别器头，判别器的输出表示为：

17、

18、其中θd是判别器参数；dk(x)为第k个判别器头；为了更好地捕捉样本之间的关系，采用多任务学习的方法，为每个判别器头定义一个损失函数；为了最小化所有判别器头的损失函数，使用多任务学习中的联合优化方法，同时优化所有头的损失函数。设θd表示所有判别器参数的集合，优化过程表示为：

19、

20、其中，表示关于所有判别器参数的梯度。

21、进一步的，设是样本xi关于判别器头k的真实标签，定义头k的损失函数为交叉熵损失函数为：

22、

23、其中，n为样本的数量。

24、进一步的，在后续的所有时间步，通过生成器不断生成样本，将这些生成的样本作为后续每个时间步的连接器的真实运行状态向量，强化学习部生成对应每个时间步的动作，模式调整部以此生成每个时间步的动作。

25、进一步的，通过预先建立连接器的通信模式与连机器的真实运行状态向量、强化学习所选定的动作之间的映射关系；模式调整部，根据真实运行状态向量和强化学习所选定的动作，在下一个时间步，找到与此对应的连接器的通信模式，执行该通信模式。

26、采用上述技术方案，本发明具备以下有益效果：首先，本发明采用生成对抗网络(gan)生成接近真实连接器状态的样本，作为强化学习部门制定通信策略的输入。这一过程中，生成器利用随机噪声向量生成与真实样本接近的虚假样本，判别器则负责区分生成的样本和真实样本，通过对抗训练不断优化生成器和判别器，最终实现生成接近真实样本的虚假样本。与传统基于历史数据采样的方法相比，利用gan生成的样本具有更高的准确性和逼真度，能够更好地反映连接器的实时状态。其次，本发明采用强化学习(rl)来制定连接器的动作策略，实现对连接器通信模式的智能调整和优化。强化学习部定义了连接器的状态转移模型，以描述连接器的真实运行状态向量如何随时间变化，并利用强化学习算法制定动作策略，以最大化长期累积奖励。通过不断地试错和学习，强化学习部能够逐步优化连接器的通信策略，以适应不同的通信场景和工作负载，实现通信效率和性能的最优化。此外，本发明还提出了模式调整部，根据真实运行状态向量和强化学习所选定的动作，在下一个时间步，执行连接器通信模式的调整。模式调整部通过预先建立连接器的通信模式与真实运行状态向量、强化学习所选定的动作之间的映射关系，实现了对通信模式的智能调整，从而进一步提高了连接器通信系统的智能化管理水平。