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发明公开
基于强化学习的数据中心网络节能方法及系统审中-公开

公开(公告)号：CN117240636A

公开(公告)日：2023-12-15

申请号：CN202211423259.8

申请日：2022-11-15

申请人： 北京邮电大学

发明人： 潘恬 , 高明岚 , 周夏欣 , 宋恩格 , 黄韬 , 刘韵洁

IPC分类号： H04L12/12 , H04L41/12

摘要： 本申请提供一种基于强化学习的数据中心网络节能方法及系统，方法包括：将数据中心网络当前时刻的网络状态数据发送至智能体，以使智能体对网络状态数据进行复杂度降低处理，并基于深度强化学习算法，应用经复杂度降低处理后的网络状态数据和深度神经网络生成数据中心网络的下一时刻针对一目标链路的节能动作决策数据；接收节能动作决策数据并对目标链路进行开启或关闭处理，更新网络拓扑以使该控制器根据更新后的网络拓扑对应更新数据中心网络。本申请能够在保证数据中心拓扑整体结构的稳定性的基础上，有效降低数据中心耗电量，实现数据中心网络节能控制，并能够有效降低节能过程中算法复杂度，进而能够有效提高节能决策的生成效率。