[发明专利]多业务SDN网络的流量分配方法及装置有效
| 申请号： | 201811520806.8 | 申请日： | 2018-12-12 |
| 公开（公告）号： | CN109768940B | 公开（公告）日： | 2020-12-29 |
| 发明（设计）人： | 滕颖蕾;满毅;尹良;张勇;宋梅;程超;陈郑超;贾力;闫梅;刘薇 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学 |
| 主分类号： | H04L12/851 | 分类号： | H04L12/851;H04L12/911 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人： | 王莹;李相雨 |
| 地址： | 100876 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供一种多业务SDN网络的流量分配方法及装置，该方法包括：将SDN网络的当前状态信息输入至训练好的强化学习网络模型，输出相应的动作信息；根据所述动作信息，对SDN网络中的流量进行分配；其中，所述状态信息包括每一会话的每一业务的性能指标，所述强化学习网络模型是根据相应状态信息生成样本数据，并根据深度确定性策略梯度算法DDPG进行训练后得到。训练好的强化学习网络能够根据当前状态信息，在短时间内针对不同业务流做出对应的流量分配的决策，实现了网络资源的最优分配和高效分配，从而提高了SDN网络系统的运行效率。 | ||
| 搜索关键词： | 业务 sdn 网络 流量 分配 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种多业务SDN网络的流量分配方法，其特征在于，包括：将SDN网络的当前状态信息输入至训练好的强化学习网络模型，输出相应的动作信息；根据所述动作信息，对SDN网络中的流量进行分配；其中，所述状态信息包括每一会话的每一业务的性能指标，所述强化学习网络模型是根据相应状态信息生成样本数据，并根据深度确定性策略梯度算法DDPG进行训练后得到。
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