基于深度强化学习的服务功能链多维资源优化

来源 :计算机工程与应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户：zlbqnsd

【摘要】

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在网络功能虚拟化(Network Function Virtualization,NFV)环境下,保证用户服务功能链(Service Function Chain,SFC)服务质量的同时节约资源消耗,降低运营成本,对运营商来说至

【作者】

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王晓唐伦贺小雨陈前斌

【机构】

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重庆邮电大学通信与信息工程学院,重庆邮电大学移动通信技术重点实验室

【出处】

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计算机工程与应用

【发表日期】

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2021年4期

【关键词】

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网络功能虚拟化服务功能链部署无线资源分配强化学习深度确定性策略梯度算法 network function virtualization service

【基金项目】

：

国家自然科学基金(61571073),重庆市教委科学技术研究项目(KJZD-M20180601)

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在网络功能虚拟化(Network Function Virtualization,NFV)环境下,保证用户服务功能链(Service Function Chain,SFC)服务质量的同时节约资源消耗,降低运营成本,对运营商来说至关重要。联合考虑SFC部署和无线接入网资源分配,提出一种基于深度强化学习的SFC多维资源联合分配算法。构建一种基于环境感知的SFC资源分配机制,建立用户时延要求、无线速率需求以及资源容量等约束下的SFC部署成本最小化模型。考虑到无线环境的动态变化,将此优化问题转化为一个无模型离散时

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