Sammanfattning av denna webbsida: Denna forskning föreslår en intelligent klassificeringsram för tjänstekvalitet (QoS) prestandaförbättring i informationscentriska nätverk (ICN). Förslaget arbetar mot nyckelordsklassificeringsmetoder för att få den mest värdefulla informationen via lämpliga prefix för innehåll i ICN. I denna studie har vi uppnått den intelligenta funktionen med hjälp av Artificial Intelligence (AI) implementation. Särskilt för att hitta den mest lämpliga och lovande intelligenta metoden för att upprätthålla QoS matriser, har vi utvärderat olika AI algoritmer, inklusive evolutionära algoritmer (EA), svärm intelligens (SI) och maskininlärning (ML) genom att använda kostnadsfunktionen för att bedöma deras klassificering prestanda. Med målet att möjliggöra en komplett ICN prefix-klassificeringslösning föreslår vi också en hybridimplementation för att optimera klassificeringsprestanda genom integrering av relevanta AI-algoritmer. Denna hybridmekanism söker efter en slutlig minimistruktur för att förhindra att den lokala optiman inträffar. Genom simulering visar utvärderingsresultaten att förslaget överträffar EA och ML när det gäller nätverksresursutnyttjande och svarsfördröjning för QoS-prestandaoptimering.
I REF föreslås ett intelligent prefix för innehållsklassificering med hjälp av förstärkningslärande för att optimera tjänstekvalitet (QoS) i ICN.
An Intelligent Content Prefix Classification Approach for Quality of Service Optimization in Information-Centric Networking
{'venue': 'Future Internet', 'journal': 'Future Internet', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}