一种改进近端优化的多目标流QoS调度策略

作     者：刘星彤 郑红 黄建华 LIU Xingtong;ZHENG Hong;HUANG Jianhua

作者机构：华东理工大学计算机科学与工程系上海200237 

出 版 物：《应用科学学报》 (Journal of Applied Sciences)

年 卷 期：2024年第42卷第3期

页      面：499-512页

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

基　　金：上海市信息化发展(大数据发展)专项(No.201901043)资助 

主　　题：深度强化学习 服务质量 路由优化 软件定义网络 在线调度 

摘      要：软件定义网络可以搭载灵活的流调度策略来提升网络服务系统的服务质量,但随着业务流量复杂度的提升,现有的流调度算法会因场景匹配度的下降而导致性能受到影响。为此提出一种基于深度强化学习的智能路由策略。该策略通过软件定义网络收集各链路信息,基于长短期记忆网络与近端策略优化算法实现特征提取与状态感知,最终决策生成符合业务场景下服务质量(quality of service,QoS)目标的动态流量调度策略,并实现QoS最大化。实验结果表明,所提的方案与现有的路由策略相比可以使整套系统QoS指标提升7.06%,有效地提升了业务系统的吞吐率。