[发明专利]一种基于图神经网络的深度强化学习SDN智能路由优化方法在审
| 申请号： | 202311019388.5 | 申请日： | 2023-08-14 |
| 公开（公告）号： | CN116938810A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 张维琦;李双庆;周欣;李志豪 | 申请（专利权）人： | 重庆大学 |
| 主分类号： | H04L45/76 | 分类号： | H04L45/76;H04L45/74;H04L45/02;H04L45/12;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 重庆博凯知识产权代理有限公司 50212 | 代理人： | 黄河 |
| 地址： | 400044 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于图神经网络的深度强化学习SDN智能路由优化方法，该方法通过将深度强化学习的智能路由优化模型作为一个北向应用部署到SDN控制器中，以避免网络拥塞和满足网络流请求流服务的延迟约束；智能路由优化模型基于图神经网络建立，对基于网络拓扑结构的SDN网络数据进行处理，通过调整网络链路代价权重来完成路由的调整，得到优化预测的路由转发规则，转化为对应的流表项；在智能路由优化模型的深度强化学习中，通过图神经网络感知、处理并有效利用非欧几里德类型的网络拓扑数据；通过强化学习的决策能力，以最大化累计奖励为目标实现SDN网络的智能路由优化，从而有效提高SDN网络的传输性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 深度 强化 学习 sdn 智能 路由 优化 方法 | ||
【主权项】：
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- 李骏;林艳;张一晋;傅凝宁 - 南京理工大学
- 2021-06-15 - 2022-10-14 - H04L45/76
- 本发明公开了一种基于多智能体强化学习的软件定义网络路由方法，该方法为：获取当前软件定义网络的参数，初始化各个节点的路由表和先验概率分布；当数据流到达各个节点时，各个节点根据∈贪心算法选择下一跳节点并转发数据流；各个节点完成数据流的转发后计算即时奖励，并且收到下一跳节点反馈的先验概率分布和路由表中的值；各个节点根据Soft Q‑learning算法更新自己的路由表和先验概率分布，并多次训练直到收敛，获得最优策略。本发明适用于软件定义网络中的路由问题，能有效加快路由表的收敛速度，减少网络延时，提高网络的抗干扰和抗攻击的能力。
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