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公开(公告)号：CN114285751B
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202111483364.6
申请日：2021-12-07
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供一种流量工程方法,所述方法采用智能体，所述智能体中部署有根据网络拓扑信息和业务流信息获取流量工程策略的基线模块和强化学习模块，所述方法包括在预设的周期内重复执行如下步骤：S1、基于网络拓扑信息和业务流信息，通过智能体分别获取由基线模块得到的基于基线方法的流量工程策略和强化学习模块得到的基于强化学习方法的流量工程策略；S2、对比基于基线方法的流量工程策略和基于强化学习方法的流量工程策略的安全性，并执行安全性高的策略；S3、将被执行了的基于基线方法的流量工程策略对应的状态信息存储到示范数据集，将基于强化学习方法的流量工程策略对应的状态信息存储到经验回放数据集，从经验回放数据集和示范数据集中采集样本训练强化学习模块。
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公开(公告)号：CN114726770B
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202210371771.6
申请日：2022-04-11
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04L45/00
Abstract: 本发明提供一种应用于分段路由网络环境的流量工程方法，用于根据网络环境的流量需求规划每条流的路径，所述方法包括：S1、获取分段路由环境中的流量需求；S2、采用预先训练好的策略模型从网络环境的所有路由节点中选取候选路由节点；其中，所述策略模型是以所有路由节点对应的流量矩阵为输入状态、选出候选节点为输出动作以历史流量矩阵以及网络邻接矩阵作为样本数据经过训练后获得的模型；S3、以步骤S2中选出的候选路由节点进行线性规划。通过本发明，能够在性能接近原始模型的同时有效提升分段路由环境下的传统基于线性规划方法的流量工程方案的计算速度。
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公开(公告)号：CN114726770A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210371771.6
申请日：2022-04-11
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04L45/00
Abstract: 本发明提供一种应用于分段路由网络环境的流量工程方法，用于根据网络环境的流量需求规划每条流的路径，所述方法包括：S1、获取分段路由环境中的流量需求；S2、采用预先训练好的策略模型从网络环境的所有路由节点中选取候选路由节点；其中，所述策略模型是以所有路由节点对应的流量矩阵为输入状态、选出候选节点为输出动作以历史流量矩阵以及网络邻接矩阵作为样本数据经过训练后获得的模型；S3、以步骤S2中选出的候选路由节点进行线性规划。通过本发明，能够在性能接近原始模型的同时有效提升分段路由环境下的传统基于线性规划方法的流量工程方案的计算速度。
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公开(公告)号：CN114285751A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202111483364.6
申请日：2021-12-07
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供一种流量工程方法,所述方法采用智能体，所述智能体中部署有根据网络拓扑信息和业务流信息获取流量工程策略的基线模块和强化学习模块，所述方法包括在预设的周期内重复执行如下步骤：S1、基于网络拓扑信息和业务流信息，通过智能体分别获取由基线模块得到的基于基线方法的流量工程策略和强化学习模块得到的基于强化学习方法的流量工程策略；S2、对比基于基线方法的流量工程策略和基于强化学习方法的流量工程策略的安全性，并执行安全性高的策略；S3、将被执行了的基于基线方法的流量工程策略对应的状态信息存储到示范数据集，将基于强化学习方法的流量工程策略对应的状态信息存储到经验回放数据集，从经验回放数据集和示范数据集中采集样本训练强化学习模块。
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