专利名称：一种基于增强学习的SDN数据中心拥塞控制方法专利类型：发明专利
发明人：金蓉,王伟明,李姣姣,庹鑫申请号：CN201711081371.7申请日：20171107公开号：CN107948083A公开日：20180420
摘要：本发明公开了一种基于增强学习的SDN数据中心拥塞控制方法。本发明方法基于SDN的网络背景，提出基于流的拥塞控制思想，引入增强学习中的Q‑learning算法，智能地全局分配流的速率，使网络的数据链路利用率尽可能高，同时又使整个网络避免拥塞，从而实现数据中心的拥塞控制。首先建模一个五元组对问题进行描述；然后提出改进的Q‑learning算法，对Q矩阵进行训练；最后根据流的请求，利用训练得到的Q矩阵，进行拥塞控制。本发明提供了一种控制效果较好，控制算法易实现，稳定性良好以及高效的自适应的SDN数据中心拥塞控制方法。本发明为SDN数据中心的拥塞控制问题提出了一种基于增强学习的智能解决方法。
申请人：浙江工商大学
地址：310018 浙江省杭州市下沙高教园区学正街18号
国籍：CN
代理机构：杭州求是专利事务所有限公司
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