弹性光网络中基于DRL的RMSA算法

作     者：侯临风 何荣希 吴梓敬 HOU Linfeng;HE Rongxi;WU Zijing

作者机构：大连海事大学信息科学技术学院辽宁大连116026 

基　　金：国家自然科学基金项目(61371091、61801074、62371085)资助 大连市科技创新基金项目(2019J11CY015)资助 

出 版 物：《光通信技术》 (Optical Communication Technology)

年 卷 期：2024年第48卷第3期

页      码：57-63页

摘      要：为了更好地解决弹性光网络(EON)的路由、调制格式与频谱分配(RMSA)问题,进一步降低网络阻塞率,提出一种基于深度强化学习(DRL)的RMSA算法。该算法在奖励设计中将考虑影响RMSA决策的资源占用度和频谱邻接度这2个指标,以鼓励智能体优先选择资源占用度低、频谱邻接度高的路径来建立光路,并对比该算法与其它算法在不同网络中的性能。仿真结果表明:与几种典型的DRL算法相比,所提算法的网络阻塞率更低。

主 题 词：弹性光网络 路由、调制格式与频谱分配 网络阻塞率 深度强化学习 奖励设计 

学科分类：08[工学] 0803[工学-仪器类] 

D　O　I：10.13921/j.cnki.issn1002-5561.2024.03.010

馆 藏 号：203127955...