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QL-STCT:一种SDN链路故障智能路由收敛方法
文献摘要：
针对软件定义网络(SDN)链路故障发生时的路由收敛问题,提出了Q-Learning子拓扑收敛技术(QL-STCT)实现软件定义网络链路故障时的路由智能收敛.首先,选取网络中的部分节点作为枢纽节点,依据枢纽节点进行枢纽域的划分.然后,以枢纽域为单位构建区域特征,利用特征提出强化学习智能体探索策略来加快强化学习收敛.最后,通过强化学习构建子拓扑网络用于规划备用路径,并保证在周期窗口内备用路径的性能.实验仿真结果表明,所提方法能够有效提高链路故障网络的收敛速度与性能.
文献关键词：
软件定义网络;链路故障;强化学习;路由收敛
中图分类号：
作者姓名：
李传煌;陈泱婷;唐晶晶;楼佳丽;谢仁华;方春涛;王伟明;陈超
作者机构：
浙江工商大学信息与电子工程学院(萨塞克斯人工智能学院),浙江 杭州 310018
文献出处：
引用格式：
[1]李传煌;陈泱婷;唐晶晶;楼佳丽;谢仁华;方春涛;王伟明;陈超-.QL-STCT:一种SDN链路故障智能路由收敛方法)[J].通信学报,2022(02):131-142
A类：
B类：
QL,STCT,SDN,链路故障,智能路由,路由收敛,软件定义网络,Learning,分节,枢纽节点,区域特征,强化学习,智能体,探索策略,拓扑网络,备用,口内,实验仿真,故障网络,收敛速度
AB值：
0.353555
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