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公开(公告)号：CN117294646A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311319063.9
申请日：2023-10-12
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04L45/74 , H04L45/745 , G06N3/092 , H04L45/12 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开一种基于多智能体深度强化学习的SDN跨域智能路由方法，针对大规模SDN网络的分层式架构，通过将网络划分为多个子域，同时给每个子域分配一个智能体，利用分布式技术对SDN多智能体进行并发学习，以降低模型训练时间的开销。本地控制器和根控制器中的智能体实时自适应生成当前网络状态下的域内和域间最优路由转发路径，从而有效解决了在SDN跨域路由中由于传统路由算法数据转发不够灵活而出现流量数据包堆积和网络拥塞等问题，并实现了在大规模网络中实时智能优化最优路由决策能力。
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