基于牵引控制的深度强化学习路由策略生成.docx

【基于牵引控制的深度强化学习路由策略生成】 随着网络规模的迅速扩大，网络流量的复杂度也随之增加，使得流量特征的精确建模变得越发困难。为了解决这一问题，业界开始探索利用深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）技术来智能生成网络路由策略，以克服传统人工流量分析和建模的局限性。然而，现有的解决方案在可扩展性方面存在不足。 本文提出了一种名为Hierar-DRL的基于牵引控制理论的深度强化学习路由策略生成技术。牵引控制理论的引入旨在结合DRL的自动策略搜索能力，提高智能路由算法的可扩展性。通过这种方式，Hierar-DRL能够在不显著增加计算复杂度的情况下，适应更大规模的网络环境。 实验结果显示，Hierar-DRL相比于当前最优的路由方案，能够最多降低28.5%的端到端时延，这充分证明了该智能路由方案的有效性和优势。这一成果对满足现代社会泛在通信、工业生产和生活娱乐等多方面的需求具有重要意义。 在现代信息网络中，随着软件定义网络（Software-Defined Networking, SDN）和人工智能（Artificial Intelligence, AI）技术的发展，基于AI的网络策略自动生成成为研究焦点。机器学习，尤其是深度强化学习，已经成为解决网络路由优化这一NP难问题的新途径。 传统的路由设计方案通常依赖人工对网络流量特征进行建模，然后设计相应的策略，但在面对复杂和动态变化的网络流量时，这种方法效率低下。相比之下，基于深度学习的路由策略可以自动学习流量特征，而无需人类专家的经验。具体来说，监督学习方法利用深度神经网络提取流量特征，但需要大量有标签的数据进行训练，而在实际网络环境中获取此类数据往往很困难。无监督学习则通过降维分析和聚类来处理流量，但其分类精度受限于流量特征的复杂性。 深度强化学习则突破了这些限制，它可以直接从网络流量视图数据中学习，并在无须人工标注的情况下自我评估和更新策略。例如，DRL-TE和TIDE等方案已经在特定环境下展现出优于传统流量工程算法的性能。但是，这些基于DRL的智能路由方案在可扩展性和鲁棒性上存在问题：DRL-TE对每条数据流单独控制，难以应对大规模网络，而TIDE则因链路数量增加导致控制难度加大。 Hierar-DRL通过引入牵引控制理论，解决了上述问题。它减少了DRL算法在大尺度网络中面临的输出动作空间过大的问题，降低了维度灾难的风险，同时提高了算法的鲁棒性，使其能够适应网络拓扑结构的变化。这一创新性方法为未来网络路由优化提供了新的思路，有望在实际网络环境中实现更高效、更灵活的路由策略。