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基于机器学习的SDN流量工程研究综述
文献摘要：
随着软件定义网络(SDN)的兴起以及机器学习方法在分类、预测以及控制任务取得的巨大成功,寻找新的流量工程(TE)技术,自适应、动态地管理或路由网络中的流量,保证服务质量(QoS)以及提升用户体验质量(QoE)成为网络研究热点.首先介绍了SDN基本架构以及SDN流量工程研究内容及目标;其次分析了监督学习与强化学习在SDN流量工程中的应用,分析已有算法的优劣;最后总结了未来研究方向及挑战.
文献关键词：
软件定义网络;流量工程;服务质量;体验质量;监督学习;强化学习
中图分类号：
作者姓名：
郝学余;吕光宏
作者机构：
四川大学 计算机学院,成都610065
文献出处：
引用格式：
[1]郝学余;吕光宏-.基于机器学习的SDN流量工程研究综述)[J].计算机应用研究,2022(04):961-967,977
A类：
B类：
基于机器学习,SDN,流量工程,工程研究,软件定义网络,机器学习方法,巨大成功,TE,路由,QoS,提升用户体验,用户体验质量,QoE,基本架构,监督学习,强化学习,未来研究方向
AB值：
0.335853
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