| 采用Q学习的软件定义网络抗毁技术分析 |
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| 引用本文： | 王炜发,张大明,代毅,柯峰,冯穗力.采用Q学习的软件定义网络抗毁技术分析[J].华南理工大学学报(自然科学版),2022(4):65-72. |
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| 作者姓名： | 王炜发 张大明 代毅 柯峰 冯穗力 |
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| 作者单位： | 1. 华南理工大学电子与信息学院;2. 中国电子科技集团公司第七研究所 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(62171188)；;广东省自然科学基金资助项目(2021A1515011967)；;广州市科技计划项目(202002020019)~~； |
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| 摘 要： | 针对软件定义网络(SDN)的链路抗毁问题，为使数据传输具有更好的稳健性，设计了一个基于Q学习算法的抗毁策略。该策略选择以网络中每条链路的中断概率为衡量指标，通过Q学习算法，根据网络情况寻找一条中断概率低的路径作为备份路径，从而在网络传输出现故障时能够自动地切换为备份路径，实现抗毁性能的改善。将Q学习算法与现有的算法进行对比，并分析了各自的优劣性。实验仿真结果表明，相比于蚁群算法，Q学习算法的平均吞吐量可提高15%左右，网络传输的平均中断概率可降低38%;相比于最短路径算法(有备份),平均吞吐量提高16.5%,网络传输的平均中断概率降低43%。由此可见，文中所提基于Q学习的抗毁技术可大大提升SDN网络的抗毁性能。
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| 关 键 词： | 软件定义网络 Q学习算法 抗毁 链路 |
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