[发明专利]一种基于强化学习的网络链路性能指标异常定位方法有效
| 申请号： | 202110270428.8 | 申请日： | 2021-03-12 |
| 公开（公告）号： | CN113162800B | 公开（公告）日： | 2022-06-14 |
| 发明（设计）人： | 王雄;顾静玲;任婧;徐世中;王晟 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | H04L41/0677 | 分类号： | H04L41/0677;H04L41/14;H04L67/56;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都行之专利代理事务所(普通合伙) 51220 | 代理人： | 温利平 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于强化学习的网络链路性能指标异常定位方法，通过INT技术获取网络节点的状态信息反映链路性能状态。异常节点定位时，从环境中获取的业务流路由信息，结合用户反馈结果生成环境状态，输入到强化学习(RL)代理，得到每个交换机对应的Q值，选取最大的交换机为异常节点，并开放其INT功能，然后再输入环境状态，再定位异常节点，并进行修复，直到用户反馈所有业务流正常。同时，根据INT信息监测出开放交换机(定位的异常节点)是否为真实的异常节点，给出奖励送到经验回放池，使决策神经网络输出的Q值与交换机对应的奖励值成正相关性，使得决策神经网络更能准确定位异常节点，这样在这些异常节点上使用INT技术实时监测，不必在所有节点上使用，从而减少网络管理开销。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 强化 学习 网络 性能指标 异常 定位 方法 | ||
【主权项】：
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