[发明专利]一种基于迁移A-C学习的服务功能链部署方法有效
| 申请号： | 201910805041.0 | 申请日： | 2019-08-28 |
| 公开（公告）号： | CN110505099B | 公开（公告）日： | 2021-11-19 |
| 发明（设计）人： | 唐伦;贺小雨;王晓;陈前斌 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | H04L12/24 | 分类号： | H04L12/24;H04L29/08 |
| 代理公司： | 北京同恒源知识产权代理有限公司 11275 | 代理人： | 赵荣之 |
| 地址： | 400065 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于迁移A‑C学习的服务功能链部署方法，属于移动通信技术领域。在该方法中，首先建立基于虚拟网络功能放置、计算资源、链路带宽资源和前传网络带宽资源联合分配的系统端到端时延最小化模型，并将其转化为具有连续状态和动作空间的离散时间马尔科夫决策过程；在该MDP中采用A‑C学习算法与环境进行不断交互动态调整SFC部署策略，优化端到端时延；进一步地，为了实现并加速该A‑C算法在其他相似目标任务中的收敛过程，引入迁移学习的思想，采用迁移A‑C学习算法实现利用源任务中学习的SFC部署知识快速寻找目标任务的部署策略。本发明所提方法能够减小且稳定SFC数据包的队列积压，优化系统端到端时延，并提高资源利用率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 迁移 学习 服务 功能 部署 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于迁移A-C学习的服务功能链部署方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：/nS1：建立基于虚拟网络功能(Virtual Network Function，VNF)放置、计算资源、物理链路带宽资源和前传网络带宽资源联合分配的系统端到端时延最小化服务功能链(ServiceFunction Chain，SFC)部署的网络模型；/nS2：将已建立的时延最小化模型转化为具有连续状态和动作空间的离散时间马尔科夫决策过程(Markov Decision Process，MDP)；/nS3：针对该MDP中状态、动作空间连续，且转移概率未知，采用A-C学习与环境进行不断交互动态调整SFC部署策略，优化系统端到端时延；/nS4：针对同一系统在不同时段SFC的部署任务不尽相同，为实现并加速该A-C学习方法在相似目标任务中的收敛过程，采用迁移A-C学习实现利用源任务中学习到的SFC部署知识快速寻找目标任务的部署策略。/n
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