基于深度强化学习的智能路径规划系统设计.pdf

本篇论文主要探讨了如何利用深度强化学习技术来设计智能路径规划系统，以解决传统路由策略在面对通信网络高流量波动时出现的队列拥塞、网络负载不均衡等问题。 论文描述了通信网络技术对信息化社会的重要贡献，同时也指出了其带来的问题，比如交换机队列拥塞和网络负载不均衡。这些问题对传统的路由协议造成了巨大的挑战。作者提出，现有的路由协议存在局限性，无法有效应对网络流量快速增长和波动的问题。 在此基础上，论文分析了国内外基于机器学习的路径规划研究现状，指出了当前研究的优势与不足，并在分析的基础上提出了基于网络状态的智能路径规划方案。这种方案的核心思想是基于深度确定性策略梯度算法（DDPG）进行算法设计和实现。 深度确定性策略梯度算法是一种深度强化学习算法，适合解决连续动作空间的问题。该算法在训练过程中能够学习到一种确定性的策略，能够根据当前网络状态来预测最佳动作，从而提高路径规划的效率。 文章中还提到使用软件定义网络（SDN）架构来搭建智能路径规划系统。SDN是近年来网络领域的一项重大创新，它通过将网络控制层与数据转发层分离，实现了对网络的集中式控制。在SDN架构下，可以通过软件灵活地对网络进行管理和编程，从而实现智能路径规划系统的设计和运行。 论文还详细介绍了实验的仿真结果，通过与现有技术的对比，证明了所提出的智能路径规划方案能够有效利用网络资源，显著提高网络吞吐量，同时大幅减少网络延迟，进而提升了网络的整体性能。 论文中所涉及的关键技术还包括网络吞吐量和网络时延两个指标。网络吞吐量是指在单位时间内网络传输的数据量，它反映了网络通信能力的高低；而网络时延是指数据从网络一端传输到另一端所需的总时间，时延的大小直接影响到通信的实时性和效率。 论文还列举了一些关键词，包括深度强化学习、路径规划、软件定义网络、网络吞吐量和时延等，这些关键词集中反映了论文所关注的技术领域和研究重点。 从分类和文献标志码来看，本篇论文属于计算机网络和数据通信领域，而且通过DOI编号可知，论文已被《计算机与现代化》杂志录用，并赋予了唯一的标识，便于检索和引用。 本篇论文的核心内容是探讨如何结合深度强化学习算法和软件定义网络技术来设计一个高效智能的网络路径规划系统，以适应现代网络通信中面对的高流量波动挑战，并通过仿真实验验证了系统的有效性和优越性。