[发明专利]一种基于深度强化学习的网络自主智能管控方法有效
| 申请号： | 202110572098.8 | 申请日： | 2021-05-25 |
| 公开（公告）号： | CN113328938B | 公开（公告）日： | 2022-02-08 |
| 发明（设计）人： | 张梓强;苏俭 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | H04L45/12 | 分类号： | H04L45/12;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/00 |
| 代理公司： | 成都点睛专利代理事务所(普通合伙) 51232 | 代理人： | 孙一峰 |
| 地址： | 611731 四川省*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明属于人工智能技术领域，具体的说是涉及一种基于深度强化学习的网络自主智能管控方法。本发明首先构建网络拓扑，然后引入CNN、LSTM层和延迟更新策略构建基于DDPG强化学习算法的路由决策模型，最后对基于深度强化学习的路由决策模型进行迭代训练。在每次迭代训练中，智能体根据测量得到的网络状态和神经网络获得输出的动作，即一组链路权重，并根据链路权重使用最短路径算法计算业务的路由。根据路由计算结果，智能体下发流表，并获取业务的端到端时延和丢包率计算此次迭代的奖励值。算法具有良好的收敛性，能够有效降低业务的端到端时延和丢包率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 网络 自主 智能 方法 | ||
【主权项】：
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