公开(公告)号：CN112631717B

公开(公告)日：2023-09-05

申请号：CN202011514515.5

申请日：2020-12-21

Applicant: 重庆大学

Inventor： 范琪琳 ,  王天富 ,  李秀华 ,  熊庆宇 ,  潘盼 ,  文俊浩 ,  高旻

IPC: G06F9/455 ,  G06F18/20 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开基于异步强化学习的网络服务功能链动态部署系统及方法。系统包括信息获取模块、神经网络训练模块、虚拟网络功能放置模块、放置校验模块和数据库；方法步骤为：1)获取服务功能链请求；2)生成虚拟网络功能的放置方式，并完成虚拟网络功能的放置；3)判断服务功能链请求中所有虚拟网络功是否均放置成功，若是，则接受所述服务功能链请求；否则，拒绝所述服务功能链请求，释放已占用的资源。本发明将单个服务功能链部署问题建模为一个有限步数的马尔科夫决策过程，优化目标为最大化接受率和长期平均收益，以此来适应强化学习方法架构。

公开(公告)号：CN112631717A

公开(公告)日：2021-04-09

申请号：CN202011514515.5

申请日：2020-12-21

Applicant: 重庆大学

Inventor： 范琪琳 ,  王天富 ,  李秀华 ,  熊庆宇 ,  潘盼 ,  文俊浩 ,  高旻

IPC: G06F9/455 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开基于异步强化学习的网络服务功能链动态部署系统及方法。系统包括信息获取模块、神经网络训练模块、虚拟网络功能放置模块、放置校验模块和数据库；方法步骤为：1)获取服务功能链请求；2)生成虚拟网络功能的放置方式，并完成虚拟网络功能的放置；3)判断服务功能链请求中所有虚拟网络功是否均放置成功，若是，则接受所述服务功能链请求；否则，拒绝所述服务功能链请求，释放已占用的资源。本发明将单个服务功能链部署问题建模为一个有限步数的马尔科夫决策过程，优化目标为最大化接受率和长期平均收益，以此来适应强化学习方法架构。