基于深度強化學習的網絡切片鏈路優化方案

向浩源 張智斌

摘要：隨著5G 和物聯網的增長，網絡切片已成為滿足各種服務質量保證的關鍵技術。切片資源有限的情況下，如何有效地進行組播資源分配，提高切片利用率，優化服務質量，是當前面臨的一大挑戰。針對此類問題，提出一種基于深度強化學習的多路徑轉發鏈路負載優化方案。該方案針對組播類型網絡切片并將其切片過程抽象為SDN（software definednetwork）環境中最優組播樹的構建，利用double dueling DQN 算法實現模型訓練，并采用基于衰減上置信界（UpperConfidence Bound，UCB）的優先級重放機制優化算法，更加快速準確地構造最優組播路徑。實驗結果表明，所提優化方案算法與經典Steiner 樹算法相比能夠更有效地優化組播類型網絡切片過程的鏈路負載。

關鍵詞：網絡切片；軟件定義網絡；深度強化學習；多路徑轉發；鏈路負載優化

中圖分類號：TN914 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2024）06-0083-06