【摘 要】
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本文针对多路径并行传输提出了一种基于自学习思想的路径选择算法.这种自学习机制首先根据具体服务提出的需求,如吞吐量、延时、丢包等,综合定义一个用于计算服务体验的目标
【机 构】
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北京交通大学下一代互联网互联设备国家工程实验室
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本文针对多路径并行传输提出了一种基于自学习思想的路径选择算法.这种自学习机制首先根据具体服务提出的需求,如吞吐量、延时、丢包等,综合定义一个用于计算服务体验的目标函数,再将路径选择算法中的一些参数设定为可学参数.在传输过程中,系统通过分析不同可学习参数与目标函数值之间的对应变化关系,逐渐进行自我学习,得到最佳的可学参数配置,从而获得最优化的服务体验.实验测试结果表明了自学习选路算法的可行性、收敛性和稳定性,并且证明了该算法能够根据网络状态的实时变化,通过自学习机制自行调整路径分配并得到最佳的目标函数值.
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