基于自注意力深度强化学习的特定流路由选择算法

作     者：袁帅 张慧 蔡安亮 沈建华 YUAN Shuai;ZHANG Hui;CAI Anliang;SHEN Jianhua

作者机构：南京邮电大学通信与信息工程学院南京210003 深圳赛柏特通信技术有限公司广东深圳518000 

出 版 物：《光通信技术》 (Optical Communication Technology)

年 卷 期：2024年第48卷第3期

页      面：7-12页

学科分类：0810[工学-信息与通信工程] 08[工学] 081001[工学-通信与信息系统] 

基　　金：国家自然科学青年基金项目(62301284)资助 南京邮电大学企业委托研发重点课题(KH0020322072)资助 

主　　题：软件定义网络 多智能体深度强化学习 流量工程 负载均衡 

摘      要：为了有效降低传统流量工程机制中重路由对网络带来的负面影响,基于软件定义网络的全局网络视角和管理能力,提出一种基于自注意力深度强化学习的特定流路由选择算法,以重新路由少量流量达到接近最优的性能。通过多尺度融合注意力机制的神经网络模型来提取流量的特征,并采用集中式训练-分布式执行架构,根据观测网络状态做出实时决策。理论研究和实验结果表明,与传统深度强化学习算法与启发式算法相比,所提算法在平均负载和端到端延迟性能方面均有显著改进。