一种基于网络特征的强化学习下的SDN路由收敛方法
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摘要
本发明公开一种基于网络特征的强化学习下的SDN路由收敛方法,该方法将强化学习应用于SDN路由收敛中,使用QLearning算法作为强化学习模型,根据输入的网络拓扑,定义一个方向因子θ来描述路径中每一次转移的方向。根据路径转移过程中θ值来引导强化学习agent探索。在早期的episode中允许agent在探索阶段选择对应θ值为负的动作,而随着episode的不断迭代减少agent探索对应θ值为负的动作的概率。以此来保证在agent从环境中充分获得经验的同时提高探索效率,并减少在训练阶段环路的产生。本发明利用强化学习与网络环境不断交互、调整策略的特点,相比于传统的路由收敛算法,能在路由收敛过程中找到最优路径。
基本信息
专利标题 :
一种基于网络特征的强化学习下的SDN路由收敛方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN112968834A
申请号 :
CN202110145046.2
公开(公告)日 :
2021-06-15
申请日 :
2021-02-02
授权号 :
CN112968834B
授权日 :
2022-05-24
发明人 :
李传煌陈忠良汤中运谭天王峥方春涛陈超
申请人 :
浙江工商大学;杭州迪普科技股份有限公司
申请人地址 :
浙江省杭州市下沙高教园区学正街18号
代理机构 :
杭州求是专利事务所有限公司
代理人 :
刘静
优先权 :
CN202110145046.2
主分类号 :
H04L12/707
IPC分类号 :
H04L12/707 H04L12/721 H04L12/733
法律状态
2022-05-24 :
授权
2021-07-02 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : H04L 12/707
申请日 : 20210202
申请日 : 20210202
2021-06-15 :
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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