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申请/专利权人：南京信息工程大学
摘要：本发明公开了一种基于流量状态预测的队列智能管理方法，包括：基于GRU算法，进行网络流量状态预测；构建网络状态元组，基于策略神经网络和目标神经网络组成智能体，智能体根据当前时刻的网络状态，基于ε‑greedy策略决策并输出动作；设置奖励函数，智能体根据所采取的动作获得相应的奖励，更新网络状态，组建经验样本；智能体选取经验样本，对策略神经网络和目标神经网络进行训练并更新权重，完成队列的管理；本发明所设计的方法在提高了算法泛化性的同时，通过对网络流量状态的预测，实现了对突发流量的合理控制。
主权项：1.一种基于流量状态预测的队列智能管理方法，其特征在于，针对网络环境中由数据包组成的队列，执行如下步骤S1-步骤S5，完成队列的管理：步骤S1：针对当前时刻的网络环境，根据当前时刻的队列长度Lt，基于GRU算法，经过更新门和重置门两个门控单元的计算，输出预测的下一时刻的队列长度Lt+1，完成网络流量状态预测；步骤S2：以下一时刻的队列长度Lt+1、当前时刻的丢包率Rdeq和队列延迟dt，组成当前时刻的网络状态；步骤S3：基于策略神经网络和目标神经网络组成智能体，智能体监测当前时刻的网络状态St，当队列中存在队列延迟时，智能体根据当前时刻的网络状态St，基于ε-greedy策略决策并输出针对数据包的动作at；步骤S4：设置奖励函数，根据智能体所输出的动作at，智能体获得相应的奖励rt，并更新网络状态St+1；基于网络状态St、动作at、奖励rt、网络状态St+1，组成经验样本存储到经验回放池中；步骤S5：当经验回放池中的经验样本数量超过预设的最小批量值，智能体从经验回放池中随机选取经验样本，对策略神经网络和目标神经网络进行训练并更新权重，完成队列的管理。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京信息工程大学 一种基于流量状态预测的队列智能管理方法
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