-
公开(公告)号：CN116455824A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310288167.1
申请日：2023-03-23
Applicant: 华南理工大学
IPC: H04L47/125 , H04L45/00 , H04L41/14 , H04L41/16 , H04L41/40
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的网络流量负载均衡方法，包括：1)软件定义网络SDN控制器获取交换机流表信息，构建端到端的流量矩阵和网络拓扑；2)基于网络拓扑和流量矩阵，采用线性规划模型求解以最小化最大链路带宽利用率为目标的最优化问题，并将结果以数据对形式存储到数据库；3)建立以最优带宽利用率和最小业务扰动为目标的强化学习模型，提取数据库中数据来训练；4)采集实际流量转发需求，送入强化学习模型，得到关键数据流集合，并用线性规划模型解得关键数据流的重路由方案；5)将重路由方案解析为传输路径；6)根据传输路径更新网络配置，优化链路负载。本发明在实现负载均衡的同时兼顾对业务的影响，具有较好的应用前景。
Search Results
1
records
(took 0.015 seconds)
筛选
AND
AND
过滤
NOT
NOT
Scan to Join
