一种基于强化学习的数据中心虚拟化网络故障诊断方法
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摘要
本发明公开一种基于强化学习的数据中心虚拟化网络故障诊断方法，包括如下步骤：步骤1，初始化网络故障诊断模型；步骤2，根据设定的故障诊断目标，采用强化学习算法训练Q表，所述Q表记录了每种故障下采取每个动作获得的累计折扣奖励值；步骤3，故障发生时，将网络状态信息映射到Q表中的网络状态，根据网络状态查询Q表，依据奖励值最大原则选择动作作为故障诊断结果；步骤4，使用信息增益方法进一步优化网络状态空间，降低模型内存使用开销同时提高诊断精度。此种方法将故障感知过程放置在信息采集服务器降低信息采集开销，同时使用强化学习算法构建网络故障诊断模型，再使用信息增益方法进一步优化故障诊断模型，提高了故障诊断精度。
基本信息
专利标题 ：
一种基于强化学习的数据中心虚拟化网络故障诊断方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN110740054A
申请号 ：
CN201910644115.7
公开（公告）日 ：
2020-01-31
申请日 ：
2019-07-17
授权号 ：
CN110740054B
授权日 ：
2022-04-01
发明人 ：
东方沈典张欢欢王士琦罗军舟
申请人 ：
东南大学
申请人地址 ：
江苏省南京市玄武区四牌楼2号
代理机构 ：
南京经纬专利商标代理有限公司
代理人 ：
葛潇敏
优先权 ：
CN201910644115.7
主分类号 ：
H04L12/24
IPC分类号 ：
H04L12/24
法律状态
2022-04-01 ：
授权
2020-02-25 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : H04L 12/24
申请日 : 20190717
申请日 : 20190717
2020-01-31 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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