基于深度增强学习的软件定义网络路由优化机制

TP393; 为优化软件定义网络(SDN)的路由选路,该文将深度增强学习原理引入到软件定义网络的选路过程,提出一种基于深度增强学习的路由优化选路机制,用以削减网络运行时延、提高吞吐量等网络性能,实现连续时间上的黑盒优化,减少网络运维成本.此外,该文通过实验对所提出的路由优化机制进行评估,实验结果表明,路由优化机制具有良好的收敛性与有效性,较传统路由协议可提供更优的路由方案与实现更稳定的性能....

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	电子与信息学报 2019, Vol.41 (11), p.2669-2674
Hauptverfasser:	兰巨龙, 于倡和, 胡宇翔, 李子勇
Format:	Artikel
Sprache:	chi
Online-Zugang:	Volltext
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Beschreibung
Zusammenfassung:	TP393; 为优化软件定义网络(SDN)的路由选路,该文将深度增强学习原理引入到软件定义网络的选路过程,提出一种基于深度增强学习的路由优化选路机制,用以削减网络运行时延、提高吞吐量等网络性能,实现连续时间上的黑盒优化,减少网络运维成本.此外,该文通过实验对所提出的路由优化机制进行评估,实验结果表明,路由优化机制具有良好的收敛性与有效性,较传统路由协议可提供更优的路由方案与实现更稳定的性能.
ISSN:	1009-5896
DOI:	10.11999/JEIT180870