一种基于强化学习和SDN的负载均衡系统
实质审查的生效
摘要
本发明公开了一种基于强化学习和SDN的负载均衡系统,应用于各种SDN网络的负载均衡,包含一个网络信息获取模块、一个强化学习模块、一个网络管理模块。所述网络信息获取模块用于提取当前网络信息特征和生成当前奖励值并发送到强化学习模块;所述强化学习模块用于将当前的网络信息特征、奖励值、网络负载分配方式,以及历史的网络信息特征、奖励值、网络负载分配方式利用强化学习进行计算,以提高奖励值为目标,形成当前最优网络负载分配方式;所述网络管理模块用于将当前最优网络负载分配方式写入流表并下发到网络当中。本发明结合了SDN的灵活性特点和强化学习的智能性,得到当前网络负载的最优分配方式,提升整体网络的资源利用率,减小网络拥塞。
基本信息
专利标题 :
一种基于强化学习和SDN的负载均衡系统
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114500386A
申请号 :
CN202210054091.1
公开(公告)日 :
2022-05-13
申请日 :
2022-01-18
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
郭永安吴庆鹏张啸佘昊钱琪杰
申请人 :
南京邮电大学
申请人地址 :
江苏省南京市鼓楼区新模范马路66号
代理机构 :
南京经纬专利商标代理有限公司
代理人 :
周科技
优先权 :
CN202210054091.1
主分类号 :
H04L47/125
IPC分类号 :
H04L47/125
法律状态
2022-05-31 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : H04L 47/125
申请日 : 20220118
申请日 : 20220118
2022-05-13 :
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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