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摘要：本发明是一种基于深度强化学习的云际自适应拥塞控制算法，该算法包括如下步骤：步骤一、控制平面定期向数据平面查询，收集网络状态的原始数据；步骤二、管理平面获取这些原始数据，然后计算和存储链路状态信息；步骤三、规则推理平面智能体获取链路状态信息；步骤四、智能体利用上述信息为每对节点探索、利用所有可能的拥塞机制优化策略；在满足所有流的需求且不发生拥塞的前提下，根据链路的状态学习并计算出最佳路由；步骤五、规则推理平面存储智能体推理出的规则；步骤六、控制平面获取规则，在新的流量到达之前，将规则安装到交换机的流表中。本发明采用深度强化学习技术对拥塞进行决策，从而使网络拥塞的解决变得更加智能化。
主权项：1.一种基于深度强化学习的云际自适应拥塞控制算法，其特征在于，该算法主要由四个网络功能平面作为底层支撑：数据平面、控制平面、管理平面、规则推理平面；工作过程包括如下步骤：步骤一、控制平面定期向数据平面查询，收集网络状态的原始数据；步骤二、管理平面获取这些原始数据，然后计算和存储链路状态信息；步骤三、规则推理平面智能体获取链路状态信息；步骤四、智能体利用上述信息为每对节点探索、利用所有可能的拥塞机制优化策略；在满足所有流的需求且不发生拥塞的前提下，根据链路的状态学习并计算出最佳路由；步骤五规则推理平面存储智能体推理出的规则；步骤六控制平面获取规则，在新的流量到达之前，将规则安装到交换机的流表中。
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百度查询： 东北大学 一种基于深度强化学习的云际自适应拥塞控制算法
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