一种基于强化学习的网络链路性能指标异常定位方法
授权
摘要
本发明公开了一种基于强化学习的网络链路性能指标异常定位方法，通过INT技术获取网络节点的状态信息反映链路性能状态。异常节点定位时，从环境中获取的业务流路由信息，结合用户反馈结果生成环境状态，输入到强化学习(RL)代理，得到每个交换机对应的Q值，选取最大的交换机为异常节点，并开放其INT功能，然后再输入环境状态，再定位异常节点，并进行修复，直到用户反馈所有业务流正常。同时，根据INT信息监测出开放交换机(定位的异常节点)是否为真实的异常节点，给出奖励送到经验回放池，使决策神经网络输出的Q值与交换机对应的奖励值成正相关性，使得决策神经网络更能准确定位异常节点，这样在这些异常节点上使用INT技术实时监测，不必在所有节点上使用，从而减少网络管理开销。
基本信息
专利标题 ：
一种基于强化学习的网络链路性能指标异常定位方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN113162800A
申请号 ：
CN202110270428.8
公开（公告）日 ：
2021-07-23
申请日 ：
2021-03-12
授权号 ：
CN113162800B
授权日 ：
2022-06-14
发明人 ：
王雄顾静玲任婧徐世中王晟
申请人 ：
电子科技大学
申请人地址 ：
四川省成都市高新区（西区）西源大道2006号
代理机构 ：
成都行之专利代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
温利平
优先权 ：
CN202110270428.8
主分类号 ：
H04L12/24
IPC分类号 ：
H04L12/24 H04L29/08 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-06-14 ：
授权
2021-08-10 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : H04L 12/24
申请日 : 20210312
申请日 : 20210312
2021-07-23 ：
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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