公开(公告)号：CN113194034A

公开(公告)日：2021-07-30

申请号：CN202110435964.9

申请日：2021-04-22

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 戴彬 ,  伍仲丽 ,  吕梦达

IPC: H04L12/721 ,  H04L12/729 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络和深度强化学习的路由优化方法及系统，属于网络路由优化领域。方法包括测量当前网络状态s，根据当前网络状态请求分配的流量需求，选取k条源节点到目标节点的最短路径，作为动作集a；将动作集a输入至图神经网络，聚合链路特征并迭代更新，经Q函数得到网络状态s和动作集a的估计Q值；根据估计Q值进行深度强化学习得到当前网络状态下的路由策略，将路由策略反馈给网络拓扑执行相应的路由动作。本发明提出了基于图神经网络和深度强化学习的网络路由优化体系结构，旨在利用图神经网络学习拓扑中图元素之间的关系以及组成它们的规则，利用深度强化学习算法进行决策，从而优化网络路由。

公开(公告)号：CN118540519A

公开(公告)日：2024-08-23

申请号：CN202410496416.0

申请日：2024-04-24

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 戴彬 ,  吕梦达 ,  李何涛

IPC: H04N21/238 ,  H04N21/2387 ,  H04N21/24 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明公开了一种基于跨层联合优化的短视频传输方法，该方法包括测量当前应用层环境状态s1和传输层环境状态s2，在应用层根据当前状态选择即将下载的视频块序号和码率作为动作集a1并将其输入至深度强化学习网络，经随机性策略π函数得到状态s1和动作集a1的奖励值r1；根据r1得到码率选择策略，将码率策略反馈给应用层执行相应的码率选择动作。在传输层根据状态s2选择发送速率调整动作a2并输入至深度强化学习网络得到状态s2和动作a2的奖励值r2；根据r2得到发送速率调整策略，将调整策略反馈给传输层执行相应的速率调整动作。该方法能够优化短视频传输性能，从而提升用户体验质量和带宽利用率。