10.13921/j.cnki.issn1002-5561.2021.09.009
基于深度强化学习的多租户PON在线带宽资源分配算法
为了解决运营商共享网络资源带来的资源分配问题,提出了一种基于深度强化学习(DRL)的在线带宽资源分配算法.该算法将多租户无源光网络(PON)系统映射到DRL模型中,DRL代理通过与环境交互,为各个待处理的带宽请求和当前剩余带宽做决策,并不断更新策略参数直至模型收敛,从而完成算法优化.搭建了仿真系统,对该算法进行了可行性验证,仿真结果表明所提的算法可以有效提高带宽资源利用率.
多租户;网络共享;带宽资源分配;深度强化学习
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TN915.6
国家自然科学基金;浙江省自然科学基金;浙江省教育厅一般科研项目
2021-09-24(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
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