SDN环境下基于QLearning算法的业务划分路由选路机制

金子晋; 兰巨龙; 江逸茗; 孙鹏浩; 魏鹏

doi:10.11959/j.issn.2096-109x.2018073

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SDN环境下基于QLearning算法的业务划分路由选路机制

论文 | 更新时间：2024-06-03

- SDN环境下基于QLearning算法的业务划分路由选路机制
- QLearning based business differentiating routing mechanism in SDN architecture
- 网络与信息安全学报 2018年4卷第9期页码：17-22
- 作者机构：
- 作者简介：
  
  [ "金子晋（1992-），女，浙江三门人，国家数字交换系统工程技术研究中心硕士生，主要研究方向为新一代信息网络体系结构下路由相关技术。" ]
  [ "兰巨龙（1962-），男，河北张北人，国家数字交换系统工程技术研究中心教授、博士生导师，主要研究方向为新一代信息网络关键理论与技术。" ]
  [ "江逸茗（1984-），男，江苏南通人，国家数字交换系统工程技术研究中心讲师，主要研究方向为网络虚拟化、网络架构。" ]
  [ "孙鹏浩（1992-），男，山东青岛人，国家数字交换系统工程技术研究中心博士生，主要研究方向为可编程网络、数字交换技术。" ]
  [ "魏鹏（1994-），男，湖南衡阳人，国家数字交换系统工程技术研究中心硕士生，主要研究方向为新一代信息网络体系结构。" ]
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目;The National Natural Science Foundation of China(61502530)
- DOI：10.11959/j.issn.2096-109x.2018073
  中图分类号： TP391
- 网络首发：2018-09，
  
  纸质出版：2018-09-15
- 稿件说明：
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金子晋, 兰巨龙, 江逸茗, 等. SDN环境下基于QLearning算法的业务划分路由选路机制[J]. 网络与信息安全学报, 2018,4(9):17-22.

Zijin JIN, Julong LAN, Yiming JIANG, et al. QLearning based business differentiating routing mechanism in SDN architecture[J]. Chinese Journal of Network and Information Security, 2018, 4(9): 17-22.
金子晋, 兰巨龙, 江逸茗, 等. SDN环境下基于QLearning算法的业务划分路由选路机制[J]. 网络与信息安全学报, 2018,4(9):17-22. DOI： 10.11959/j.issn.2096-109x.2018073.

Zijin JIN, Julong LAN, Yiming JIANG, et al. QLearning based business differentiating routing mechanism in SDN architecture[J]. Chinese Journal of Network and Information Security, 2018, 4(9): 17-22. DOI： 10.11959/j.issn.2096-109x.2018073.

摘要

随着当前网络的多元化发展，用户对于网络的需求也不断增加，网络的承载性受到极大挑战。在软件定义网络环境下，提出一种以业务属性为依据、基于QLearning算法的路由选路机制，设计了链路发现、链路分类、强化学习训练及Q值表下发4个模块，根据网络的实施情况对不同属性的业务流分配不同的路径以保障用户路由的 QoS。实验结果表明，所提算法可使数据流的总体分组丢失率低于 5%，对于部分属性的业务流可接近0分组丢失，同时对于时延也有大幅降低。

Abstract

With the diversified development of the current network

users’ demand grows as well which brings great challenge for its load ability.A QLearning based business differentiating routing mechanism in SDN architecture was proposed to guarantee users’ routing QoS.To do that

four modules (discovery of link

classification of link

intensive learning and Q-value table sending) were designed to assign different paths to data streams of different attributes.The experiment shows that the proposed algorithm can decrease the packet loss rate to less than 5% and for some of the data streams

this rate is almost 0

simultaneously

it also helps the delay problem.

关键词

Keywords

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