【摘 要】
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提出了一种新的面向大规模网络的深度学习(DL)辅助控制平面(CP)系统DeepMDR,用于实现多域分组网络中可伸缩的、独立于协议的路径计算.我们基于ONOS平台开发了 DeepMDR,并扩展该系统以支持协议无感知转发(POF),简化多域CP操作的层次结构,设计并实现了一个DL模型进行域内快速高质量的路径计算.文章通过数值仿真和实验验证了该系统的可行性和有效性.
【机 构】
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西南科技大学 工程技术中心 绵阳 621010;中国科学技术大学 信息科学技术学院 合肥 230027;中兴通讯公司南京分公司 南京 210000;中国科学技术大学 信息科学技术学院 合肥 23002
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提出了一种新的面向大规模网络的深度学习(DL)辅助控制平面(CP)系统DeepMDR,用于实现多域分组网络中可伸缩的、独立于协议的路径计算.我们基于ONOS平台开发了 DeepMDR,并扩展该系统以支持协议无感知转发(POF),简化多域CP操作的层次结构,设计并实现了一个DL模型进行域内快速高质量的路径计算.文章通过数值仿真和实验验证了该系统的可行性和有效性.
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