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资源受限的延迟容忍网络路由调度问题研究的中期报告
背景
随着网络规模的增长和网络应用的多样化，网络的安全性、可靠性和性能等方面的要求也逐渐提高。在大规模网络中，尤其是延迟敏感的应用中，网络流量的路由调度问题变得越来越复杂和困难。为了满足网络用户对网络性能要求的不断提升，研究网络路由调度问题已经成为网络领域一个重要的研究方向。
目标
本研究的目标是针对延迟容忍网络中的路由调度问题进行研究，寻找一种优化的算法来解决该问题。该算法要考虑网络资源的限制，同时要能够满足用户对网络质量的要求。
方法
我们将使用深度学习算法和优化算法来解决延迟容忍网络中的路由调度问题。首先，我们将使用一些已有的数据集来生成模型，并根据这些模型进行预测。接着，我们将设计并实现一种数据驱动的算法，以优化网络路由调度问题。我们将进行模拟实验来验证我们的算法。
进展
目前，我们已经完成了对延迟容忍网络流量的数据采集和预处理工作，并获得了一些有用的数据。我们还设计了一个深度学习模型来进行预测，并使用该模型预测了一些数据。此外，我们正在设计一个基于遗传算法的优化算法来优化网络路由调度问题。
结论
本研究的初步进展表明，深度学习和优化算法的结合能够有效地解决延迟容忍网络中的路由调度问题。我们将继续进行研究，并希望找到更好的算法以解决这一问题。