[发明专利]一种云-雾弹性光网络中的深度强化学习流量疏导方法有效
| 申请号： | 202010016994.1 | 申请日： | 2020-01-08 |
| 公开（公告）号： | CN111246320B | 公开（公告）日： | 2021-09-07 |
| 发明（设计）人： | 朱睿杰;李世华;李亚飞;吕培;徐明亮 | 申请（专利权）人： | 郑州大学 |
| 主分类号： | H04Q11/00 | 分类号： | H04Q11/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 郑州优盾知识产权代理有限公司 41125 | 代理人： | 栗改 |
| 地址： | 450001 河南*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种云‑雾弹性光网络中的深度强化学习流量疏导方法，其步骤为：通过最短路径算法计算业务请求最短路径；将业务路径和按波长切片的网络拓扑转换为图片的形式；用卷积神经网络提取所有图片的特征，用softmax分类器进行分类，将业务请求分配到相应的波长；如果分配到的波长有可用资源，业务请求成功分配，否则根据首次适应方法遍历所有的波长对业务请求进行分配；利用强化学习算法进行评价，更新拓扑的网络状态，生成下一个业务请求的最短路径拓扑图；每当至少三个业务请求分配完成后，更新卷积神经网络。本发明通过强化学习不断地更新网络，使所有业务能够充分利用网络中的端口、收发器和放大器，从而降低网络的总能耗。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 弹性 网络 中的 深度 强化 学习 流量 疏导 方法 | ||
【主权项】：
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