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摘 要:本发明涉及一种基于深度强化学习的动态虚拟网络功能编排方法,属于无线通信领域。该方法包括:针对物理网络拓扑动态变化引起的VNF编排成本高的问题,建立时延约束下的最小化VNF编排的资源成本和运行成本的数学模型;根据网络拓扑动态变化和VNF动态变化,建立MDP模型,且通过深度Q网络来求解MDP;针对MDP模型中状态空间和动作空间过大和网络负载动态变化的问题,设计动态最优的VNF编排策略以解决VNF编排成本高的问题。本发明在保证用户时延性能的前提下,受限于网络中计算资源容量和链路带宽资源容量,动态的调整各网络切片VNF的编排策略,保证了用户性能,优化VNF编排成本,提高资源利用率。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202110204246.0 | 专利名称: | 一种基于深度强化学习的动态虚拟网络功能编排方法 |
申请日: | 2021-02-23 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | H04L41/0894搜分类 网络传输搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |