一种面向真实网络环境的智能拥塞控制方法及系统
授权
摘要
一种面向真实网络环境的智能拥塞控制方法，在真实网络环境下采集发送端及接收端的数据进行训练得到拥塞控制模型；将所得拥塞控制模型部署于真实网络环境，进行拥塞控制。本发明还提供了一种面向真实网络环境的智能拥塞控制系统，包括：信息收集模块、信息存储模块、深度强化学习模块、模型推论模块和控制器，本发明通过强化学习技术自动学习最佳或接近最佳控制策略的巨大潜力生成拥塞控制的发送策略，并在真实网络环境下训练，提升网络传输性能。本发明消除了由于在模拟环境中进行训练而导致的性能下降，并且在实际网络环境中异步执行训练和发送数据。本发明不仅保障了传输性能，同时提高了训练效率。
基本信息
专利标题 ：
一种面向真实网络环境的智能拥塞控制方法及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN111818570A
申请号 ：
CN202010726780.3
公开（公告）日 ：
2020-10-23
申请日 ：
2020-07-25
授权号 ：
CN111818570B
授权日 ：
2022-04-01
发明人 ：
崔勇张蕾朱克伟
申请人 ：
清华大学
申请人地址 ：
北京市海淀区100084信箱82分箱清华大学专利办公室
代理机构 ：
西安智大知识产权代理事务所
代理人 ：
段俊涛
优先权 ：
CN202010726780.3
主分类号 ：
H04W28/02
IPC分类号 ：
H04W28/02 G06N20/00
法律状态
2022-04-01 ：
授权
2020-11-10 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : H04W 28/02
申请日 : 20200725
申请日 : 20200725
2020-10-23 ：
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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1、
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