[发明专利]基于多智能体强化学习的数据中心网络ECN自动调控方法在审
| 申请号： | 202211099120.2 | 申请日： | 2022-09-07 |
| 公开（公告）号： | CN115529278A | 公开（公告）日： | 2022-12-27 |
| 发明（设计）人： | 王廷;程凯 | 申请（专利权）人： | 华东师范大学 |
| 主分类号： | H04L47/12 | 分类号： | H04L47/12;H04L47/32;H04L47/36;H04L47/628;H04L49/50;H04L41/0823;H04L41/0894;H04L41/14 |
| 代理公司： | 上海蓝迪专利商标事务所(普通合伙) 31215 | 代理人： | 徐筱梅;张翔 |
| 地址： | 200241 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多智能体强化学习的数据中心网络ECN自动调控方法，该方法具体包括以下步骤：步骤1、将数据中心网络ECN阈值调控建模为多智能体强化学习问题；步骤2、根据数据中心网络的特征利用多智能体强化学习中的独立近似策略优化算法IPPO进行训练；步骤3、结合离线预训练和在线增量学习使得部署在各个交换机上的模型能够快速适应动态的数据中心网络环境。本发明基于多智能体强化学习技术，数据中心网络中各交换机根据现有的网络状态信息选择ECN阈值调控策略，提高数据中心网络性能。同时，本发明采用了独立近似策略优化算法IPPO，避免不必要的内存开销和带宽成本，提高计算效率与算法性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 智能 强化 学习 数据中心 网络 ecn 自动 调控 方法 | ||
【主权项】：
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