典型文献
采用Q学习的软件定义网络抗毁技术分析
文献摘要：
针对软件定义网络(SDN)的链路抗毁问题,为使数据传输具有更好的稳健性,设计了一个基于Q学习算法的抗毁策略.该策略选择以网络中每条链路的中断概率为衡量指标,通过Q学习算法,根据网络情况寻找一条中断概率低的路径作为备份路径,从而在网络传输出现故障时能够自动地切换为备份路径,实现抗毁性能的改善.将Q学习算法与现有的算法进行对比,并分析了各自的优劣性.实验仿真结果表明,相比于蚁群算法,Q学习算法的平均吞吐量可提高15％左右,网络传输的平均中断概率可降低38％;相比于最短路径算法(有备份),平均吞吐量提高16.5％,网络传输的平均中断概率降低43％.由此可见,文中所提基于Q学习的抗毁技术可大大提升SDN网络的抗毁性能.
文献关键词：
软件定义网络;Q学习算法;抗毁;链路
中图分类号：
作者姓名：
王炜发;张大明;代毅;柯峰;冯穗力
作者机构：
华南理工大学 电子与信息学院, 广东 广州510640;中国电子科技集团公司第七研究所, 广东 广州510310
文献出处：
引用格式：
[1]王炜发;张大明;代毅;柯峰;冯穗力-.采用Q学习的软件定义网络抗毁技术分析)[J].华南理工大学学报（自然科学版）,2022(04):65-72
A类：
B类：
软件定义网络,SDN,链路,数据传输,策略选择,中断概率,衡量指标,备份,网络传输,抗毁性,优劣性,实验仿真,蚁群算法,吞吐量,最短路径算法,有备
AB值：
0.239748
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