[发明专利]基于深度学习的TCP拥塞动态控制方法及装置有效
| 申请号： | 202110078903.1 | 申请日： | 2021-01-22 |
| 公开（公告）号： | CN113300970B | 公开（公告）日： | 2022-05-27 |
| 发明（设计）人： | 李建波;卢光全;吕志强;董传浩;苑根基 | 申请（专利权）人： | 青岛大学 |
| 主分类号： | H04L47/125 | 分类号： | H04L47/125;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京知果之信知识产权代理有限公司 11541 | 代理人： | 卜荣丽 |
| 地址： | 266071 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习的TCP拥塞动态控制方法及装置，包括：代理获取传输环境的状态按照策略确定一个动作，动作为TCP会话的数据传输动作；传输环境基于动作对下一个传输环境进行改变，并将改变后的环境信息作为回报传输至代理；获取时序上连续的K个历史经验，对所述K个历史经验进行处理后作为输入至时序卷积网络模型中得到历史信息；代理基于所述历史信息以及回报和\或累积回报确定下一个动作。基于深度强化学习通过挖掘网络历史经验为处理网络拥塞提供了一种新的方案，通过实验分析历史经验K的取值，并进行调整进行动作的改变，使得本发明能够在瓶颈链路带宽较小的网络中部署TRL‑CC，TRL‑CC较NewReno和RL‑CC在吞吐量和延迟方面达到了更好的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 tcp 拥塞 动态控制 方法 装置 | ||
【主权项】：
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