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本发明提供了一种基于深度强化学习的混合路由方法。该算法利用任务信息和链路状态信息，筛选当前负载率较低的满足多路径传输的子链路，产生逐跳的混合路由。这种混合路由在路径选择上是单路径和多路径的融合。从网络整体看，具有更好的负载均衡性能。混合路由优化算法优化了传输路径，减少了参与数据传输的链路数量，缩短了由于多路径传输带来了传输效率的损失。这种方法在SDN场景中，还可以减少交换机与控制器通信的频率，对降低网络内部的通信成本起到了很好的作用。考虑到对数据流细粒度的流量分割，本发明设计了一种基于DRL的流量分割模型，该模型输出链路权重，并根据链路可用性以及softmax函数产生分流比，实现逐跳的流量分割，使网络负载更均衡。
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Type： 发明申请
Patent No.： CN202211408095.1
Filing Date： 2022-11-10
Publication Date： 2024-04-26
Pub. No.： CN115941579B
Applicants： 北京工业大学
Legal Status： 授权
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