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基于深度强化学习的服务功能链跨域映射算法

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在域内部分信息隔离场景下,针对SFC映射对传输时延和资源开销的影响,提出一种基于深度强化学习的服务功能链跨域映射算法.首先提出一个集中式编排架构,在此架构下上层控制器利用全网格聚合技术来构建抽象拓扑,降低域间映射复杂度;其次将SFC请求分割问题建模为马尔可夫决策过程,使得虚拟网络功能均衡地分配到各个域中;最后以域间传输时延以及映射资源开销为奖励函数构建深度强化学习网络,通过训练完成域间映射,如果域内映射失败则采用反馈机制提高SFC请求接受率.仿真结果表明,该算法有效地减小了传输时延和资源开销,同时提高了请求接受率.
Cross-domain mapping algorithm of service function chain based on deep reinforcement learning

朱国晖、李庆、梁申麟

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西安邮电大学 通信与信息工程学院,西安710121

多网络域 服务功能链 深度强化学习 反馈机制

国家自然科学基金

61371087

2021

10.19734/j.issn.1001-3695.2020.08.0246

计算机应用研究
四川省电子计算机应用研究中心

计算机应用研究

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.93
ISSN：1001-3695
年,卷(期)：2021.38(6)
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