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公开(公告)号：CN112822718B
公开(公告)日：2021-10-12
申请号：CN202011620034.2
申请日：2020-12-31
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习和流编码驱动的分组传输方法及系统，分组传输方法具体包括以下步骤：首先初始化流编码相关参数，然后发送端根据接收端的反馈，估计此时网络的拥塞状况和接收端的有序分组接收进度，将这一系列状态作为特征向量供模型实时学习，然后根据奖赏函数对当前行为进行选择，最终在发分组的过程中，实现发送端发送动作的在线训练。分组系统包括发送端、接收端、状态空间单元、奖赏函数单元、价值拟合单元和动作选择单元。本发明依据此时的网络状况以及丢包率，动态地调整分组发送间隔、智能地选择发送分组类型，实现流编码码率控制和拥塞控制的联合优化，提高网络的吞吐量、降低数据传输延迟、并且能够适应多变的链路条件。
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公开(公告)号：CN112822718A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202011620034.2
申请日：2020-12-31
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习和流编码驱动的分组传输方法及系统，分组传输方法具体包括以下步骤：首先初始化流编码相关参数，然后发送端根据接收端的反馈，估计此时网络的拥塞状况和接收端的有序分组接收进度，将这一系列状态作为特征向量供模型实时学习，然后根据奖赏函数对当前行为进行选择，最终在发分组的过程中，实现发送端发送动作的在线训练。分组系统包括发送端、接收端、状态空间单元、奖赏函数单元、价值拟合单元和动作选择单元。本发明依据此时的网络状况以及丢包率，动态地调整分组发送间隔、智能地选择发送分组类型，实现流编码码率控制和拥塞控制的联合优化，提高网络的吞吐量、降低数据传输延迟、并且能够适应多变的链路条件。
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