基于改进深度强化学习的SDN智能路由
张晓莉,柳珍,郭庆
西安科技大学,北京化工大学
2024-08-22
设计了一种基于图神经网络(GNN)和优先经验回放的改进DQN算法(R_DQN)。该算法采用消息传递网络框架进行图结构节点间的信息传播,能够更好地适应网络拓扑这种图结构信息;同时采用优先经验回放机制去学习更有价值的信息,提高样本学习效率,进行算法优化。实验结果表明:该R_DQN算 法在网络拓扑和业务模型方面都具有较强的泛化能力,对于训练期间没有见过的网络场景依然有较好的表现,在最大化通信量性能上有较大提升。
  • 智能路由
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年份: 2024年
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内容目录
  • 引言

  • 1、相关知识

    • 1.1 SDN架构

    • 1.2 GNN

    • 1.3 强化学习

    • 1.4 优先经验回放

  • 2、模型与算法

    • 2.1 模型整体架构

    • 2.2 任务建模

      • 2.2.1 SDN路由优化目标

      • 2.2.2 环境状态

      • 2.2.3 动作

      • 2.2.4 奖励

    • 2.3 算法设计

  • 3、实验

    • 3.1 实验环境

    • 3.2 对比方案

    • 3.3 实验结果

      • 3.3.1 优先经验回放提高学习效率

      • 3.3.2 网络性能和泛化能力提升结果

      • 3.3.3 业务模型泛化能力分析

  • 4、结束语

核心点推荐
  • 深度强化学习
  • 软件定义网络
  • 图神经网