基于强化学习的高可靠性多域虚拟网络映射算法
High-reliability multi-domain virtual network mapping algorithm based on reinforcement learning
1. 西安邮电大学, 通信与信息工程学院, 西安 710121
2. 西安交通大学 电子信息工程学院, 西安 710049
摘要
现有的虚拟网络映射算法大多是依赖于人工规则对节点进行排序，决定节点先后映射的顺序，来优化节点映射从而提高虚拟网络请求的成功率。而在链路映射阶段普遍采用广度优先搜索算法，忽略了节点资源和链路资源具有强相关性的特点，从而只能取得局部最优的映射结果。针对上述问题，基于5G多域异构网络环境，从网络的可生存性的保护角度出发，提出一种使用双层强化学习的虚拟网络映射算法。将强化学习同时应用于网络映射的节点和链路两阶段，使用梯度策略和反向传播的方法对该网络模型进行训练，并使用此训练模型完成映射。仿真结果表明，与对比算法相比，该算法在优化节点映射的同时优化了链路映射，且在映射成功率、长期收益率、节点和链路的利用率等方面均取得较好结果。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61531013)
国家重点研发计划重点专项资助项目(2018YFB1800300)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.10.0594
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第6期
所属栏目: 网络与通信技术
出版页码: 1809-1813,1819
文章编号: 1001-3695(2022)06-035-1809-05
发布历史
[2022-01-11] 优先出版
[2022-06-05] 印刷出版
引用本文
赵季红, 宋航, 曲桦, 等. 基于强化学习的高可靠性多域虚拟网络映射算法 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (6): 1809-1813,1819. (Zhao Jihong, Song Hang, Qu Hua, et al. High-reliability multi-domain virtual network mapping algorithm based on reinforcement learning [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (6): 1809-1813,1819. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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