《CMES - Computer Modeling in Engineering and Sciences》：Multi-Domain Network Intent Policy Enforcement
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本研究针对多域网络意图策略执行准确率低的问题，开展了基于闭环控制与范畴论的系统优化研究，提出了一种预测执行精度的数学模型，并设计了新型多域网络意图策略执行系统。实验验证表明，新系统在跨域实验平台上将策略执行准确率提升10%至99%，复杂意图执行时间低于175秒，为意图驱动网络（IBN）的可靠部署提供了重要技术支撑。
随着5G/6G网络和云原生技术的快速发展，意图驱动网络（IBN）正成为下一代网络管理的重要范式。与传统手动配置方式不同，IBN允许用户通过高级语言描述网络服务需求，系统自动完成部署与策略执行。然而，在多域异构网络环境中，如何确保高层意图策略被准确执行仍面临巨大挑战。现有解决方案存在策略执行准确率低、跨域协同效率不足等问题，严重制约了IBN在复杂场景下的实际应用。
为解决这一难题，穆尔西亚大学的研究团队在《CMES - Computer Modeling in Engineering and Sciences》上发表了创新性研究成果。该研究首次构建了多域网络意图策略执行系统的精度预测模型，并基于模型优化设计出新型执行系统。通过将范畴论（Category Theory）与闭环控制（CCL）相结合，系统实现了策略执行准确率从89%到99%的显著提升，为多域IBN系统的可靠运行提供了重要保障。
研究团队采用了几项关键技术方法：首先建立了基于系统描述符的精度预测模型，通过11个关键参数（如决策树深度、CCL数量等）量化系统性能；其次设计了基于信息中心分组网络（iCPN）的多域通信架构，实现跨域数据高效同步；最后创新性地应用范畴论构建策略与网络状态的映射关系，通过态射（Morphism）和函子（Functor）确保系统行为可验证性。
在系统架构设计方面，研究团队提出了分层控制机制。顶层意图管理器接收网络意图后，意图翻译引擎（ITE）通过自然语言处理（NLP）和大型语言模型（LLM）技术将意图分解为语义网络规则语言（SWRL）策略集。每个策略由独立的自主控制节点（ARCA）负责执行，形成监测-分析-规划-执行（MAPE）闭环。特别值得注意的是，系统采用无状态设计理念，通过状态单子（State Monad）管理网络服务状态变迁，确保系统行为的可预测性。
实验验证环节在横跨日本、西班牙的三域实验平台上展开。研究人员构建了包含28个监控变量和8个调控参数的网络服务场景，对比测试了基线系统、参考系统和新系统的性能表现。结果显示，新系统在处理包含17个复杂概念的意图时，策略执行准确率达到99%，较基线系统提升10个百分点。同时，最复杂意图的执行时间控制在1.75秒以内，证明系统具备良好的实时性。通过分析执行过程中的网络流量数据，研究人员还发现系统具有显著的规模效应——意图复杂度增加时，单概念执行所需时间和流量反而降低。
模型验证方面，研究团队分别采用线性组合和乘积组合两种模型进行预测。实验数据与模型预测高度吻合，线性模型预测准确率为97.04%，乘积模型为97.00%，误差均在合理范围内。这表明所建立的数学模型能有效指导系统优化设计。进一步通过求解器反推最优参数组合，发现将MAPE CCL数量增至8个、独立变量提升至80个时，系统理论准确率可达97.72%，为后续研究指明了优化方向。
研究的创新性主要体现在三个方面：首次建立了多域网络意图策略执行的量化评估模型，为系统性能优化提供了理论依据；创新性地将范畴论应用于网络策略验证，通过数学方法确保策略执行的一致性；设计了基于iCPN的分布式控制架构，有效解决了跨域协同的技术难题。这些突破使得IBN系统在复杂多域场景下的可靠部署成为可能。
在讨论部分，作者指出尽管系统取得了显著进展，但距离100%的准确率仍有提升空间。未来工作将重点优化系统资源占用，探索在资源受限环境下的部署方案。同时，研究团队计划将模型扩展至网络意图验证和网络服务部署等相邻领域，构建完整的IBN系统评估体系。
这项研究为意图驱动网络的实用化进程提供了重要技术支撑。所提出的模型和方法不仅适用于电信网络，还可扩展至云计算、物联网等需要自动化策略管理的场景。随着数字经济的深入发展，这种能实现"所想即所得"的网络管理范式，将为构建智能、可靠的数字基础设施奠定坚实基础。
