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发明公开
一种基于深度强化学习的拥塞控制算法测试方法及系统审中-实审

公开(公告)号：CN118200157A

公开(公告)日：2024-06-14

申请号：CN202410165504.2

申请日：2024-02-05

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 谢鹏瑾 , 刘亮 , 马华东 , 侯伯 , 范钰

IPC: H04L41/14 , H04L47/12 , H04L41/16

Abstract: 本发明提供一种基于深度强化学习的拥塞控制算法测试方法及系统，包括：选取待测试的拥塞控制算法，并模拟真实网络环境；底层模块实时采集网络状态信息，并将网络状态信息以共享内存的通信方式输入上层模块中预训练得到的基于深度强化学习的决策模型，输出执行动作，得到下一时刻的拥塞窗口大小；将下一时刻的拥塞窗口大小以共享内存的通信方式发送至底层模块，以调整数据发送速率；监测并统计测试过程中网络状态的变化，以对拥塞控制算法的特征和性能进行分析。本发明提供了全面且灵活的拥塞控制算法测试流程及测试系统，优化了进程间的高效通信，能够集成其他拥塞控制算法，具备可扩展性。

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