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一种基于链路状态感知增强的路径智能优选方法及系统 

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摘要:本发明公开了一种基于链路状态感知增强的路径智能优选方法及系统,本发明基于AC架构的PPO算法构建智能路径决策模型,并引入GRU网络和GAT网络分别捕获由多个链路状态组成的网络状态序列的时空相关特性,同时,使用注意力机制感知网络状态序列的重要特征,通过基于深度强化学习的训练机制生成最优路径选择策略;根据最优路径选择策略生成流表,下发至目标网络的交换机设备中,进行路径安装和业务数据转发;本发明算法相较于现有路由算法,在网络拓扑结构动态变化时,可精准实现路由决策,在提升网络服务性能以及适应动态拓扑结构变化方面具有优越性。

主权项:1.一种基于链路状态感知增强的路径智能优选方法,其特征在于,针对目标网络,执行如下步骤S1-步骤S4,完成目标网络中业务数据转发的路径选择:步骤S1:采集目标网络的拓扑信息与端口状态信息,计算目标网络的通信链路状态信息和端到端路径状态信息,包括剩余带宽、时延、丢包率,组成目标网络的网络状态,并计算全局网络平均吞吐量、平均端到端时延和平均丢包率;步骤S2:目标网络中的智能体基于AC架构的PPO算法构建智能路径决策模型,将步骤S1所获得的网络状态组成网络状态序列输入智能体,智能体基于当前时刻的网络状态序列st,执行路径选择动作at,然后获取下一时刻网络状态序列st+1,同时获取当前时刻的奖励rt,并以四元组形式(st,at,rt,st+1)构成样本存储在经验回放池中;步骤S3:从经验回放池中抽取样本,迭代训练智能路径决策模型,对路径选择策略进行更新,直到智能路径决策模型达到收敛,针对当前时刻目标网络,采用收敛的智能路径决策模型生成并存储路径选择策略,将路径选择策略所对应的目标网络节点对之间的路径作为最优路径;步骤S4:基于最优路径生成流表,下发至目标网络的交换机设备中,进行路径安装和业务数据转发。

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百度查询: 南京信息工程大学 一种基于链路状态感知增强的路径智能优选方法及系统

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