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数据中心光互连网络拓扑可重构研究
文献摘要：
针对传统数据中心电互连网络在应对业务动态流量时存在适应性差的问题,文章提出并验证了一种可以根据网络流量波动进行网络拓扑自优化重构的机制.文章所提机制通过网络仿真系统与深度强化学习模型的迭代交互,实现了对拓扑结构与业务流量分布关系的持续训练,进而在实际系统中,深度强化学习模型,根据软件定义网络控制器实时收集的业务流量分布信息,实现了网络拓扑的自动优化重构,进而提升了网络性能.实验结果表明,针对给定的流量强度,采用深度强化学习进行训练后的模型可以一步输出优化的网络拓扑结构,降低了平均网络延迟和丢包率.
文献关键词：
光互联网络;深度强化学习;网络拓扑重构
中图分类号：
作者姓名：
杨雯;郭秉礼;杨鸿珍;王彦波;范超;孟泠宇;黄善国
作者机构：
北京邮电大学 电子工程学院 信息光子学与光通信国家重点实验室,北京 100867;国网浙江省电力有限公司信息通信分公司,杭州 310036
文献出处：
引用格式：
[1]杨雯;郭秉礼;杨鸿珍;王彦波;范超;孟泠宇;黄善国-.数据中心光互连网络拓扑可重构研究)[J].光通信研究,2022(01):12-17,57
A类：
光互联网络,网络拓扑重构
B类：
数据中心,心光,光互连网络,可重构,重构研究,心电,动态流量,网络流量,流量波动,自优化,网络仿真,仿真系统,深度强化学习,代交,业务流,流量分布,持续训练,软件定义网络,网络控制,分布信息,自动优化,网络性能,网络拓扑结构,网络延迟,丢包率
AB值：
0.325066
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