[发明专利]一种基于策略网络强化学习的多类型服务资源编排方法在审

专利信息
申请号: 202211201337.X 申请日: 2022-09-29
公开(公告)号: CN115941506A 公开(公告)日: 2023-04-07
发明(设计)人: 马天纯;张旭;张琦涵;冯川;郭磊 申请(专利权)人: 重庆邮电大学
主分类号: H04L41/142 分类号: H04L41/142;H04L41/16
代理公司: 重庆市恒信知识产权代理有限公司 50102 代理人: 李金蓉
地址: 400065 重*** 国省代码: 重庆;50
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摘要: 发明公开了一种基于策略网络强化学习的多类型服务资源编排方法,属于通信技术领域,包括以下主要步骤:步骤1:映射业务首节点;步骤2:将特征矩阵输入强化学习模型中;步骤3:输出候选动作概率;步骤4:选择最大概率动作映射;步骤5:将业务需要映射的下一节点和与上一节点之间的直连链路作为一个元组同时映射,重复步骤2‑4,直至业务全部节点均已映射,判断业务是否映射完成;步骤6:若业务映射完成,计算收益成本比;否则映射剩余链路,重复步骤2‑4直至业务映射完成,计算收益成本比;步骤7:计算损失函数损失值,策略梯度法更新强化学习模型参数。本方法可以提高平均节点服务资源利用率,同时降低业务阻塞率,减少服务提供商成本消耗。
搜索关键词: 一种 基于 策略 网络 强化 学习 类型 服务 资源 编排 方法
【主权项】:
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