向浩源 張智斌
摘要:隨著5G 和物聯網的增長,網絡切片已成為滿足各種服務質量保證的關鍵技術。切片資源有限的情況下,如何有效地進行組播資源分配,提高切片利用率,優化服務質量,是當前面臨的一大挑戰。針對此類問題,提出一種基于深度強化學習的多路徑轉發鏈路負載優化方案。該方案針對組播類型網絡切片并將其切片過程抽象為SDN(software definednetwork)環境中最優組播樹的構建,利用double dueling DQN 算法實現模型訓練,并采用基于衰減上置信界(UpperConfidence Bound,UCB)的優先級重放機制優化算法,更加快速準確地構造最優組播路徑。實驗結果表明,所提優化方案算法與經典Steiner 樹算法相比能夠更有效地優化組播類型網絡切片過程的鏈路負載。
關鍵詞:網絡切片;軟件定義網絡;深度強化學習;多路徑轉發;鏈路負載優化
中圖分類號:TN914 文獻標識碼:A
文章編號:1009-3044(2024)06-0083-06