公开(公告)号：CN110365514B

公开(公告)日：2020-10-16

申请号：CN201910439782.1

申请日：2019-05-24

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 卢美莲 ,  顾云

IPC: H04L12/24 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的SDN多级虚拟网络映射方法和装置。该方法包括：建立强化学习映射模型并训练；对于底层虚拟网络请求，获取物理网络当前的资源状态信息并输入强化学习映射模型，进行底层虚拟节点映射；然后，进行底层虚拟链路映射求解；对于上层虚拟网络请求，获取底层虚拟网络当前的资源状态信息并输入强化学习映射模型，进行上层虚拟节点映射；然后，进行上层虚拟链路映射求解；如果任一阶段出现映射失败的情形则需要对底层虚拟网络进行动态调整，直到所有节点和链路都被映射成功。该装置包括强化学习模块、底层映射模块、上层映射模块和动态调整模块。该方法和装置适用于多级虚拟网络映射，提高了整体的请求接受率。

公开(公告)号：CN110365514A

公开(公告)日：2019-10-22

申请号：CN201910439782.1

申请日：2019-05-24

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 卢美莲 ,  顾云

IPC: H04L12/24 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的SDN多级虚拟网络映射方法和装置。该方法包括：建立强化学习映射模型并训练；对于底层虚拟网络请求，获取物理网络当前的资源状态信息并输入强化学习映射模型，进行底层虚拟节点映射；然后，进行底层虚拟链路映射求解；对于上层虚拟网络请求，获取底层虚拟网络当前的资源状态信息并输入强化学习映射模型，进行上层虚拟节点映射；然后，进行上层虚拟链路映射求解；如果任一阶段出现映射失败的情形则需要对底层虚拟网络进行动态调整，直到所有节点和链路都被映射成功。该装置包括强化学习模块、底层映射模块、上层映射模块和动态调整模块。该方法和装置适用于多级虚拟网络映射，提高了整体的请求接受率。