一种基于深度强化学习的网络流量调度方法以及系统
实质审查的生效
摘要
本发明公开了一种基于深度强化学习的网络流量调度方法，旨在提供智能路由，同时利用网络状态信息，在做出路由决策时探索、利用和学习最佳路径。本发明通过收集网络信息，计算出整个网络中的所有链路状态指标，并设计了与带宽、时延和丢包率相关的奖励函数，采用双重深度Q学习网络DDQN对路径状态信息进行探索与学习，得出每一对源、目的节点之间的最优路径。本发明利用SDN提供的网络全局视图以及DRL智能体与环境的交互，预先在数据层的交换机上安装最佳路由；本发明还提出了一种基于该方法的流量调度系统，采用包括知识层、管理层、控制层和数据层的四层SDN结构，实现了网络流量随着实际环境动态调度。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度强化学习的网络流量调度方法以及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114500360A
申请号 ：
CN202210098810.X
公开（公告）日 ：
2022-05-13
申请日 ：
2022-01-27
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
江志远廖小平
申请人 ：
河海大学
申请人地址 ：
江苏省南京市鼓楼区西康路1号
代理机构 ：
南京苏高专利商标事务所(普通合伙)
代理人 ：
孟红梅
优先权 ：
CN202210098810.X
主分类号 ：
H04L45/125
IPC分类号 ：
H04L45/125 H04L45/02 H04L41/12 H04L41/142 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-05-31 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : H04L 45/125
申请日 : 20220127
申请日 : 20220127
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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