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A Software-Defined Networking-Based Computing-Aware Routing Path Selection Method
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AI
DOI：10.3390/electronics14224418.png)
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摘要
En 中文
随着云计算、边缘计算和物联网的快速发展，传统路由协议（如OSPF）——仅依赖网络拓扑和链路状态而忽视计算能力资源状态——难以满足计算能力网络（CPN）的网络-计算协同需求。现有的基于强化学习的路由方法，尽管融入了深度策略，仍存在资源不平衡等问题。为解决此问题，本研究提出一种基于强化学习的计算感知路由路径选择方法——计算感知路由-强化学习（CAR-RL）算法。该算法通过“计算能力+网络”的多因素联合计算实现网络与计算资源间的协同。算法构建多因素加权马尔可夫决策过程（MDP），通过实时感知网络流量和计算能力状态选择最优计算感知路由路径。在GN4–3N网络拓扑上使用Mininet和K8S模拟进行的实验表明，与Q-Learning、DDPG和CEDRL等算法相比，CAR-RL算法在平均丢包率、平均时延和平均吞吐量方面分别实现了24.7%、35.6%和23.1%的性能提升。本研究不仅为计算能力网络中的计算感知路由选择与优化提供了参考技术实现路径，也推动了网络与计算资源的有效集成。
AI总结
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Routing Optimization With Deep Reinforcement Learning in Knowledge Defined Networking基于深度强化学习的知识定义网络路由优化
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