一种基于多智能体强化学习的流量分配算法

• 作者: 宋梅 滕俊杰 程超 赵艳领
• 来源期刊: 北京邮电大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 流量工程 多智能体强化学习 软件定义网络 时延 吞吐量
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 43-48,57
• 页数: 7页
• 分类号: TP393.0
• 语种: 中文
• DOI: 10.13190/j.jbupt.2019-140

摘要

传统的流量工程策略的研究大多集中在构建和求解数学模型方面,其计算复杂度过高,为此,提出了一种经验驱动的基于多智能体强化学习的流量分配算法.该算法无需求解复杂数学模型即可在预计算的路径上进行有效的流量分配,从而高效且充分地利用网络资源.算法在软件定义网络控制器上进行集中训练,且在训练完成后在接入交换机或者路由器上分布式执行,同时也避免和控制器的频繁交互.实验结果表明,相对于最短路径和等价多路径算法,新算法有效减少了网络的端到端时延,并且增大了网络吞吐量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋梅	北京邮电大学电子工程学院	54	469	13.0	20.0
2	赵艳领		27	54	4.0	6.0
3	程超	北京邮电大学电子工程学院	1	0	0.0	0.0
4	滕俊杰		1	0	0.0	0.0