公开(公告)号：CN116614394A

公开(公告)日：2023-08-18

申请号：CN202310550450.7

申请日：2023-05-16

Applicant: 西南交通大学

Inventor： 邢焕来 ,  蒲雨彤 ,  肖智文 ,  王心汉 ,  冯力 ,  张新有 ,  滕飞

IPC: H04L41/16 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/092 ,  H04L41/40

Abstract: 本发明公开了一种基于多目标深度强化学习的服务功能链放置方法，具体为：生成需要放置的服务功能链实例以及用户服务需求；将用户服务需求映射为子问题，并为每个优化指标分配权重偏好；判断权重偏好是否在以往时间步出现，检索当前权重偏好对应的问题最优神经网络模型；否则，初始化当前权重偏好下的神经网络模型；获取当前物理网络环境信息输入时空编码器中进行信息编码；将编码信息输入分布式强化学习智能体中，智能体神经网络进行决策计算并生成决策函数；保存并更新当前权重下的神经网络模型参数，执行分布式强化学习中所有智能体的联合决策；服务功能链放置任务完成。本发明提高了在不同动态网络环境下放置服务功能链的资源分配能力。