【摘 要】
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数据中心网络（Data Center Network,DCN）在日益增长的计算和存储需求下扮演着越来越重要的角色,SDN（Software Defined Network,软件定义网络）架构凭借其独特的优势逐渐成为数据中心网络中最常用的架构。基于SDN数控分离以及开放可编程的特性,在解决基于SDN架构的数据中心网络的问题时可以有更多的方向和思考。在基于SDN架构的数据中心网络中,控制器可以获得实时
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数据中心网络（Data Center Network,DCN）在日益增长的计算和存储需求下扮演着越来越重要的角色,SDN（Software Defined Network,软件定义网络）架构凭借其独特的优势逐渐成为数据中心网络中最常用的架构。基于SDN数控分离以及开放可编程的特性,在解决基于SDN架构的数据中心网络的问题时可以有更多的方向和思考。在基于SDN架构的数据中心网络中,控制器可以获得实时网络状态,通过在控制器中部署应用可以更好地了解网络中的拥塞情况并动态地进行调整。但是由于新的网络架构和流量模式不断出现,传统的拥塞解决方案在解决SDN架构下的数据中心网络中的拥塞问题时仍显得力不从心,因此需要提出一种适应性广泛的智能网络流量控制方案。通过将人工智能（Artificial Intelligence,AI）技术引入到拥塞控制的解决方案中,既是网络智能化对拥塞控制方案提出的要求,也是拥塞控制在适应新一代网络架构的能够做出改进的重要方向。我们提出了一种基于优先经验回放DQN（Deep Q Network,深度Q网络）的DCN端到端拥塞控制方法,具备智能化、集中式的特点。本文的主要贡献有:1)针对SDN架构数据中心网路的拥塞控制问题,改进了优先经验回放DQN算法,提出了一种基于优先经验回放DQN的基于流的端到端拥塞控制方法。2)仿真实现了基于DQN、DDQN、优先经验回放DQN的拥塞控制算法,完成功能测试和性能测试。测试结果表明,基于优先经验回放DQN的拥塞控制算法具有最佳的收敛速度和收敛效果。3)基于Mininet和Ryu设计实现了一个拥塞控制系统,该系统采用了基于优先经验回放DQN的基于流的端到端的拥塞控制方法。系统测试结果表明该方法能实现有效的拥塞控制。
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