[发明专利]一种基于强化学习和SDN的负载均衡系统有效
| 申请号： | 202210054091.1 | 申请日： | 2022-01-18 |
| 公开（公告）号： | CN114500386B | 公开（公告）日： | 2023-05-30 |
| 发明（设计）人： | 郭永安;吴庆鹏;张啸;佘昊;钱琪杰 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | H04L47/125 | 分类号： | H04L47/125 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 周科技 |
| 地址： | 210003 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于强化学习和SDN的负载均衡系统，应用于各种SDN网络的负载均衡，包含一个网络信息获取模块、一个强化学习模块、一个网络管理模块。所述网络信息获取模块用于提取当前网络信息特征和生成当前奖励值并发送到强化学习模块；所述强化学习模块用于将当前的网络信息特征、奖励值、网络负载分配方式，以及历史的网络信息特征、奖励值、网络负载分配方式利用强化学习进行计算，以提高奖励值为目标，形成当前最优网络负载分配方式；所述网络管理模块用于将当前最优网络负载分配方式写入流表并下发到网络当中。本发明结合了SDN的灵活性特点和强化学习的智能性，得到当前网络负载的最优分配方式，提升整体网络的资源利用率，减小网络拥塞。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 强化 学习 sdn 负载 均衡 系统 | ||
【主权项】：
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