一种基于网络特征的强化学习下的SDN路由收敛方法
授权
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。
文件下载
暂无PDF文件可下载
