为了解决现有路由算法无法学习历史路由决策经验导致的网络负载不均衡问题,将强化学习技术引入软件定义网络(Software Defined Network,SDN)的服务质量(Quality of Service,QoS)路由问题,提出一种基于强化学习的多业务智能QoS路由方法MD...
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为了解决现有路由算法无法学习历史路由决策经验导致的网络负载不均衡问题,将强化学习技术引入软件定义网络(Software Defined Network,SDN)的服务质量(Quality of Service,QoS)路由问题,提出一种基于强化学习的多业务智能QoS路由方法MDQN(Multi-service QoS routing method based on DeepQ Network)。该方法部署在SDN控制器中,能学习历史决策经验,并在网络状态发生变化时及时调整路径。通过在SDN中部署该方法,有效平衡了网络负载,增加了网络的吞吐量,为SDN中的QoS路由问题提供了一种有效的解决方案。
随着通信技术的快速发展,集中接入网(Centralized Radio Access Network,C-RAN)作为一种高效的无线接入架构,正被广泛应用于5G及未来网络中。C-RAN通过集中管理基带处理单元(Base Band Unit,BBU)与远端无线单元(Radio Remote Unit,RRU)...
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随着通信技术的快速发展,集中接入网(Centralized Radio Access Network,C-RAN)作为一种高效的无线接入架构,正被广泛应用于5G及未来网络中。C-RAN通过集中管理基带处理单元(Base Band Unit,BBU)与远端无线单元(Radio Remote Unit,RRU),实现了资源共享和动态调度,有效提升了网络整体性能和能效。然而,由于业务需求波动、干扰管理、能耗约束及前传链路带宽限制等因素,资源分配与管理依然面临诸多挑战。文章在现有研究的基础上,进一步探讨了计算资源、频谱资源以及能量管理中的关键技术与优化策略,并结合深度强化学习、博弈论及网络切片等前沿技术,深入分析了C-RAN架构中的动态资源分配问题,探讨了未来可能的技术演进方向。
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