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摘要:
本发明提供了一种基于深度强化学习的混合路由方法。该算法利用任务信息和链路状态信息,筛选当前负载率较低的满足多路径传输的子链路,产生逐跳的混合路由。这种混合路由在路径选择上是单路径和多路径的融合。从网络整体看,具有更好的负载均衡性能。混合路由优化算法优化了传输路径,减少了参与数据传输的链路数量,缩短了由于多路径传输带来了传输效率的损失。这种方法在SDN场景中,还可以减少交换机与控制器通信的频率,对降低网络内部的通信成本起到了很好的作用。考虑到对数据流细粒度的流量分割,本发明设计了一种基于DRL的流量分割模型,该模型输出链路权重,并根据链路可用性以及softmax函数产生分流比,实现逐跳的流量分割,使网络负载更均衡。
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