公开(公告)号：CN117857456A

公开(公告)日：2024-04-09

申请号：CN202410017501.4

申请日：2024-01-05

Applicant: 河南科技大学 ,  三六零数字安全科技集团有限公司 ,  龙门实验室

Inventor： 郑瑞娟 ,  张博函 ,  张明川 ,  吴庆涛 ,  姚珊 ,  余洋 ,  王琳 ,  朱军龙 ,  刘牧华 ,  赵旭辉 ,  冀治航

IPC: H04L47/12 ,  H04L47/25 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的NDN网路拥塞控制方法，属于命名数据网络技术领域。该方法包括以下步骤：S1、通过兴趣包的发送和数据包的接收获取实时网络状态信息；S2、将上述实时网络状态信息加权计算得到当前状态的效用函数值；S3、通过比较连续两个效用函数值的差值，获得正/负奖励值；S4、通过奖励变化动态调整发送速率。本发明采用上述一种基于强化学习的NDN网路拥塞控制方法，通过Q学习后，智能体能够根据实时网络状态在线调整拥塞控制策略，指导消费者调整发送速率，以解决NDN网络中拥塞控制问题。