[发明专利]一种基于深度强化学习的网络流量调度方法以及系统有效
| 申请号： | 202210098810.X | 申请日： | 2022-01-27 |
| 公开（公告）号： | CN114500360B | 公开（公告）日： | 2022-11-11 |
| 发明（设计）人： | 江志远;廖小平 | 申请（专利权）人： | 河海大学 |
| 主分类号： | H04L45/125 | 分类号： | H04L45/125;H04L45/02;H04L41/12;H04L41/142;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 孟红梅 |
| 地址： | 210024 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度强化学习的网络流量调度方法，旨在提供智能路由，同时利用网络状态信息，在做出路由决策时探索、利用和学习最佳路径。本发明通过收集网络信息，计算出整个网络中的所有链路状态指标，并设计了与带宽、时延和丢包率相关的奖励函数，采用双重深度Q学习网络DDQN对路径状态信息进行探索与学习，得出每一对源、目的节点之间的最优路径。本发明利用SDN提供的网络全局视图以及DRL智能体与环境的交互，预先在数据层的交换机上安装最佳路由；本发明还提出了一种基于该方法的流量调度系统，采用包括知识层、管理层、控制层和数据层的四层SDN结构，实现了网络流量随着实际环境动态调度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 网络流量 调度 方法 以及 系统 | ||
【主权项】：
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