互联网技术论文_基于强化学习的高可靠性多域虚
文章摘要:现有的虚拟网络映射算法大多是依赖于人工规则对节点进行排序，决定节点先后映射的顺序，来优化节点映射从而提高虚拟网络请求的成功率。而在链路映射阶段普遍采用广度优先搜索算法，忽略了节点资源和链路资源具有强相关性的特点，从而只能取得局部最优的映射结果。针对上述问题，基于5G多域异构网络环境，从网络的可生存性的保护角度出发，提出一种使用双层强化学习的虚拟网络映射算法。将强化学习同时应用于网络映射的节点和链路两阶段，使用梯度策略和反向传播的方法对所提网络模型进行训练，并使用训练模型完成映射。仿真结果表明，与对比算法相比，所提算法在优化节点映射的同时优化了链路映射，且在映射成功率、长期收益率、节点和链路的利用率等方面均取得较好结果。
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