QL-STCT:一种SDN链路故障智能路由收敛方法OA北大核心CSTPCD
QL-STCT: an intelligent routing convergence method for SDN link failure
针对软件定义网络(SDN)链路故障发生时的路由收敛问题,提出了Q-Learning子拓扑收敛技术(QL-STCT)实现软件定义网络链路故障时的路由智能收敛.首先,选取网络中的部分节点作为枢纽节点,依据枢纽节点进行枢纽域的划分.然后,以枢纽域为单位构建区域特征,利用特征提出强化学习智能体探索策略来加快强化学习收敛.最后,通过强化学习构建子拓扑网络用于规划备用路径,并保证在周期窗口内备用路径的性能.实验仿真结果表明,所提方法能够有效提高链路故障网络的收敛速度与性能.
李传煌;陈泱婷;唐晶晶;楼佳丽;谢仁华;方春涛;王伟明;陈超
浙江工商大学信息与电子工程学院(萨塞克斯人工智能学院),浙江 杭州 310018浙江工商大学信息与电子工程学院(萨塞克斯人工智能学院),浙江 杭州 310018浙江工商大学信息与电子工程学院(萨塞克斯人工智能学院),浙江 杭州 310018浙江工商大学信息与电子工程学院(萨塞克斯人工智能学院),浙江 杭州 310018浙江工商大学信息与电子工程学院(萨塞克斯人工智能学院),浙江 杭州 310018浙江工商大学信息与电子工程学院(萨塞克斯人工智能学院),浙江 杭州 310018浙江工商大学信息与电子工程学院(萨塞克斯人工智能学院),浙江 杭州 310018浙江工商大学信息与电子工程学院(萨塞克斯人工智能学院),浙江 杭州 310018
信息技术与安全科学
软件定义网络链路故障强化学习路由收敛
《通信学报》 2022 (2)
异构软件定义网络情景式智能服务部署关键技术研究
131-142,12
国家自然科学基金资助项目(No.61871468,No.61801427,No.62111540270)浙江省新型网络标准与应用技术重点实验室基金资助项目(No.2013E10012)浙江省重点研发计划基金资助项目(No.2020C01079)
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