SDN环境下基于深度强化学习的智能QoS路由优化方法、系...
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摘要

本发明公开一种SDN环境下基于深度强化学习的智能QoS路由优化方法、系统,首先将网络中所有流媒体服务表示为一个服务请求集合,然后对其中每一个请求,从流媒体服务器到异构客户端寻找满足网络服务质量的路径,依次确定出每一个流请求的路由,最后采用一种QoS路由优化算法构建出组播树。对于网络拥塞链路或者是恶意节点,通过深度强化学习的方法可以寻找出当前最合适的下一节点进行路由。通过采用深度学习和强化学习结合的方法,本发明可以有效地减少视频流的传输时延并提高路由决策的准确性。同时,本发明采用了分布式控制平面的设计,并可以在各种网络拓扑在实现,不仅可以避免网络网络拥塞,提高了网络的可扩展性,而且减少与单一控制器的交互,提高了网络的整体效用。

基本信息
专利标题 :
SDN环境下基于深度强化学习的智能QoS路由优化方法、系统
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN112491714A
申请号 :
CN202011266807.1
公开(公告)日 :
2021-03-12
申请日 :
2020-11-13
授权号 :
CN112491714B
授权日 :
2022-04-08
发明人 :
孔令彪崔杰杨明仲红许艳马建峰
申请人 :
安徽大学
申请人地址 :
安徽省合肥市市辖区肥西路3号
代理机构 :
南京华恒专利代理事务所(普通合伙)
代理人 :
宋方园
优先权 :
CN202011266807.1
主分类号 :
H04L12/725
IPC分类号 :
H04L12/725  H04L12/721  H04L12/761  H04L12/801  H04L12/46  G06N3/08  
法律状态
2022-04-08 :
授权
2021-03-30 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : H04L 12/725
申请日 : 20201113
2021-03-12 :
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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