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申请/专利权人：福建农林大学;厦门四信通信科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于组合多摇臂赌博机的关键业务流识别方法，将top‑K流识别问题定义成随机多摇臂赌博机组合模型，并评估了所提出的贪婪摇臂选取算法的性能。知识定义网络Knowledge‑DefinedNetworking,KDN在网络中设置了一个人工大脑来获取网络当中的知识如，动态识别top‑K流以及应用这些知识来设计网络管理策略。本发明进行了大量基于真实网络流量数据的仿真实验来对比所提算法与目前先进的top‑K摇臂选取算法间的性能差异；最终，证明本发明能够实现高精度的top‑K关键业务流的识别，效果更出众，适宜进一步推广应用。
主权项：1.一种基于组合多摇臂赌博机的关键业务流识别方法，其特征在于，将top-K流识别问题定义成随机多摇臂赌博机组合模型，包括如下步骤：1：将一条网络流定义为一个源节点到目的节对，并将网络当中的一条流视为一个摇臂，将该流在t-1到t时间段内的带宽需求Xi,t，视为摇臂在第t个回合产生的随机奖赏；2：在CMAB模型中，每过指定的采样间隔T，从M个摇臂中选出K摇臂，其中M＝N*N-1，K＝10％M，动态识别问题的目标表示为其中，n代表回合总数，N为网络拓扑中的节点数，M为网络拓扑中的摇臂数；3：在回合t中选中的摇臂集合S定义为一个超臂，回合t内可以最大化玩家收益的超臂视为最佳超臂S*；4：将最大化累积奖赏等价于最小化S*与S之间的差异，表示为5：定义第i个摇臂的奖赏分布为一个与时间相关的函数yt，在每一回合结束后，获得全部摇臂在上一回合的随机奖赏信息，6在每一回合t，执行期望奖赏最大的动作At，其中是基于第i个摇臂的所有历史奖赏数据Xi,t＝{Xi,1,Xi,2,...,Xi,t-1}计算得到。
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