一種基于深度學(xué)習(xí)的SRv6網(wǎng)絡(luò)流量調(diào)度優(yōu)化算法

摘要： 目前SRv6網(wǎng)絡(luò)中的流量調(diào)度方法主要是基于固定或啟發(fā)式規(guī)則的方法,缺乏靈活調(diào)度整體網(wǎng)絡(luò)流量的能力,難以適應(yīng)動態(tài)的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境變化。針對SRv6網(wǎng)絡(luò)缺乏關(guān)鍵流識別能力的問題,文章提出一種基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的關(guān)鍵流識別算法,建立適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)動態(tài)變化的關(guān)鍵流學(xué)習(xí)模型,在不同的流量矩陣中識別出對網(wǎng)絡(luò)性能影響最大的關(guān)鍵流集合。針對SRv6網(wǎng)絡(luò)流量調(diào)度問題,文章提出一種基于關(guān)鍵流的流量調(diào)度優(yōu)化算法,...