基于强化学习的资源最优化逻辑拓扑映射算法

发布时间：2024-12-26 23:31

　　 光传送网(OTN)中光节点波长复用/解复用器以及光开关矩阵可实现任意结构的逻辑拓扑在物理拓扑上的映射,不合理的映射方案将消耗额外端口资源。提出一种基于强化学习(RL)的逻辑拓扑最优化映射算法,将预处理后的拓扑状态和逻辑通道数据用于训练RL模型,以对逻辑通道进行全局波长资源分配,最终达到资源最优化目的。仿真结果表明:所提算法有效减小逻辑拓扑映射过程中的资源消耗,从而最小化网络部署成本。

【文章页数】：5 页

【文章目录】：
0 引言
1 网络模型与评价指标
2 基于RL的逻辑拓扑智能化映射算法
    2.1 RL基本理论
    2.2 端口最少化的逻辑拓扑映射算法
        2.2.1 拓扑数据预处理
        2.2.2 逻辑拓扑智能映射流程
3 仿真设置及结果分析
    3.1 仿真设置
    3.2 结果验证与分析
4 结束语



本文编号：4020790