[发明专利]SDN架构下基于深度强化学习的路由决策方法及装置有效
| 申请号： | 201810945527.X | 申请日： | 2018-08-17 |
| 公开（公告）号： | CN108900419B | 公开（公告）日： | 2020-04-17 |
| 发明（设计）人： | 潘恬;黄韬;杨冉;张娇;刘江;谢人超;杨帆;刘韵洁 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学 |
| 主分类号： | H04L12/725 | 分类号： | H04L12/725;H04L12/751 |
| 代理公司： | 北京柏杉松知识产权代理事务所(普通合伙) 11413 | 代理人： | 丁芸;项京 |
| 地址： | 100876 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供了一种SDN架构下基于深度强化学习的路由决策方法及装置，所述方法应用于SDN控制器，包括：获取网络中的实时流量信息；确定所述每条流的优先级；将所述实时流量信息输入预先训练的深度Q网络DQN，按照所述每条流的优先级高低顺序，依次确定出所述每条流的路由。本发明实施例可以在各种拓扑结构的网络中实现网络的负载均衡，减少网络拥塞的发生，并在网络流量高度动态变化的网络环境中，实现路由策略的最优化。 | ||
| 搜索关键词： | sdn 架构 基于 深度 强化 学习 路由 决策 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种SDN架构下基于深度强化学习的路由决策方法，其特征在于，应用于软件定义网络SDN控制器，所述方法包括：获取网络中的实时流量信息；其中，所述实时流量信息包括：所述网络中的每条流所占用的链路带宽；确定所述每条流的优先级；将所述实时流量信息输入预先训练的深度Q网络DQN，按照所述每条流的优先级高低顺序，依次确定出所述每条流的路由；其中，所述DQN是根据样本流量信息和所述样本流量信息对应的样本路由策略训练得到的；所述样本流量信息包括：每条样本流所占用的链路带宽，所述样本路由策略包括：所述样本流量信息对应的所述每条样本流的样本路由。
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