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一种用于SDN路由优化的深层RL方法:一种用于软件定义的网络路由优化的深度强化学习方法
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2021-02-05
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用于软件定义的网络路由优化的深度强化学习方法 :乔治·(Giorgio Stampa),玛塔·阿里亚斯(Marta Arias),大卫·桑切斯·查尔斯(David Sanchez-Charles),维克多·芒特斯·穆勒(Victor Muntes-Mulero),阿尔伯特·卡贝洛斯(Albert Cabellos) 在本文中,我们设计和评估了可以优化路由的深度强化学习代理。 我们的代理会自动适应当前的流量状况,并提出量身定制的配置,以尽量减少网络延迟。 实验显示非常有前途的性能。 而且,相对于传统的优化算法,该方法具有重要的操作优势。 代码和数据集。 Keras和Deep确定性策略梯度可
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a-deep-rl-approach-for-sdn-routing-optimization-master.zip (49个子文件)
a-deep-rl-approach-for-sdn-routing-optimization-master
ReplayBuffer.py 1KB
.gitignore 162B
omnet
router
NetworkAll.ports 546B
.oppbuildspec 236B
Receiver.ned 1KB
Makefile 4KB
Statistic.cc 5KB
Router.ned 1KB
.tkenvrc 128B
Statistic.h 2KB
package.ned 43B
NetworkAll.ned 4KB
NodeQueue.cc 3KB
Application.h 1KB
Routing.ned 1005B
TrafficController.cc 3KB
TrafficController.ned 905B
Routing.cc 3KB
Balancer.cc 3KB
NodeQueue.h 1KB
TrafficController.h 1KB
Balancer.h 1KB
Routing.h 1KB
.project 1KB
NetworkAll.matrix 392B
omnetpp.ini 456B
Balancer.ned 1006B
messages
DataPacket.msg 1003B
ControlPacket.msg 753B
TimerNextPacket.msg 773B
Application.cc 3KB
.cproject 9KB
Server.ned 2KB
NodeQueue.ned 928B
Node.ned 2KB
Application.ned 1011B
ActorNetwork.py 3KB
Traffic.py 4KB
requirements.txt 86B
sampler
NetworkAll.matrix 392B
path.py 860B
helper.py 5KB
LICENSE.txt 1KB
README.md 4KB
CriticNetwork.py 3KB
DDPG.json 553B
ddpg.py 9KB
OU.py 819B
Environment.py 17KB
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