面向IPv6的基于动态能效的网络选择方法

    公开(公告)号:CN110545563B

    公开(公告)日:2021-10-19

    申请号:CN201910732159.5

    申请日:2019-08-09

    IPC分类号: H04W36/00 H04W36/14 H04W36/30

    摘要: 本公开涉及一种面向IPv6的基于动态能效的网络选择方法,包括:获取基于IPv6的网络的当前状态,当前状态包括当前连接的网络、网络业务类型和当前可连接的候选网络集合;基于候选网络集合得到用于表征网络切换动作的动作集合;统计动作集合中的动作元素的数量;若动作元素的数量为1,则将该动作元素对应的网络作为切换后的网络;若动作元素的数量大于1,生成随机数rand,判断该随机数rand与预设的折扣因子γ之间的大小;若rand<γ,则随机选择动作集合中的动作元素,并将该动作元素对应的网络作为切换后的网络;若rand≥γ,则利用Q学习的方法,基于用户体验质量QoE收益、网络切换代价以及能量消耗进行Q学习以获得最佳的网络选择方案。

    面向IPv6的基于动态能效的网络选择方法

    公开(公告)号:CN110545563A

    公开(公告)日:2019-12-06

    申请号:CN201910732159.5

    申请日:2019-08-09

    IPC分类号: H04W36/00 H04W36/14 H04W36/30

    摘要: 本公开涉及一种面向IPv6的基于动态能效的网络选择方法,包括:获取基于IPv6的网络的当前状态,当前状态包括当前连接的网络、网络业务类型和当前可连接的候选网络集合;基于候选网络集合得到用于表征网络切换动作的动作集合;统计动作集合中的动作元素的数量;若动作元素的数量为1,则将该动作元素对应的网络作为切换后的网络;若动作元素的数量大于1,生成随机数rand,判断该随机数rand与预设的折扣因子γ之间的大小;若rand<γ,则随机选择动作集合中的动作元素,并将该动作元素对应的网络作为切换后的网络;若rand≥γ,则利用Q学习的方法,基于用户体验质量QoE收益、网络切换代价以及能量消耗进行Q学习以获得最佳的网络选择方案。