基于改進(jìn)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的SDN智能路由

摘要： 設(shè)計(jì)了一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GNN)和優(yōu)先經(jīng)驗(yàn)回放的改進(jìn)DQN算法(R＿DQN)。該算法采用消息傳遞網(wǎng)絡(luò)框架進(jìn)行圖結(jié)構(gòu)節(jié)點(diǎn)間的信息傳播，能夠更好地適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)溥@種圖結(jié)構(gòu)信息；同時(shí)采用優(yōu)先經(jīng)驗(yàn)回放機(jī)制去學(xué)習(xí)更有價(jià)值的信息，提高樣本學(xué)習(xí)效率，進(jìn)行算法優(yōu)化。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：該R＿DQN算法在網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浜蜆I(yè)務(wù)模型方面都具有較強(qiáng)的泛化能力，對于訓(xùn)練期間沒有見過的網(wǎng)絡(luò)場景依然有較好的表現(xiàn)，在最大...