一种基于深度Q学习的高低轨融合的虚拟网络功能放置方法
摘要:
本发明公开了一种基于深度Q学习的高低轨融合的虚拟网络功能放置方法,面向卫星互联网中的网络功能虚拟化领域,主要采用深度强化学习方法来优化网络服务功能链的部署。本发明实现了一种基于深度Q学习的高低轨融合的虚拟网络功能放置算法。设计了包含低地球轨道和地球同步轨道卫星的SEC网络模型,并建立了卫星星座网络服务放置的数学模型,重点考虑通信延迟、能耗和同步卫星覆盖率等关键性能指标。开发了基于DDQN的优化算法,给出了状态、动作、奖励和神经网络结构的详细定义,通过双重深度Q网络DDQN优化网络服务功能链SFC的部署。
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