[发明专利]一种基于强化学习的舰载网络性能自优化方法有效
| 申请号： | 202010681817.5 | 申请日： | 2020-07-15 |
| 公开（公告）号： | CN111756634B | 公开（公告）日： | 2022-10-14 |
| 发明（设计）人： | 罗威;江昊;吴静;朱博;肖鹏博 | 申请（专利权）人： | 中国舰船研究设计中心 |
| 主分类号： | H04L45/00 | 分类号： | H04L45/00;H04L45/30;H04L43/0829;H04L43/0852;H04L43/0882;H04L47/12;H04L67/12;G06N3/04 |
| 代理公司： | 湖北武汉永嘉专利代理有限公司 42102 | 代理人： | 胡建平;李丹 |
| 地址： | 430064 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于强化学习的舰载网络性能自优化方法，该方法包括以下步骤：1)实时对数据流量的网络状态进行监控并收集网络状态，获取大象流到来时的当前网络状态；2)识别数据流量的业务类型；3)对流表项Action字段进行统计得到大象流的业务流源/目的地址，确定调度路径集合；4)将大象流的网络状态、流量的业务类型和调度路径集合作为输入，训练深度强化学习模型；4)通过深度神经网络的计算输出全局最优路径解；5)当全局最佳路径确定后，生成新的大象流的转发路由，实现大象流的重路由。本发明根据网络当前状态和业务流量信息为大象流计算出全局最佳路径，完成对大象流的重路由，能有效提高网络资源的利用率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 强化 学习 舰载 网络 性能 优化 方法 | ||
【主权项】：
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