文件名称：一种用于SDN路由优化的深层RL方法：一种用于软件定义的网络路由优化的深度强化学习方法
文件大小：50KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-02-26 15:08:26
deep-reinforcement-learning sdn routing-optimization traffic-engineering knowledge-defined-networking
用于软件定义的网络路由优化的深度强化学习方法 ：乔治·（Giorgio Stampa），玛塔·阿里亚斯（Marta Arias），大卫·桑切斯·查尔斯（David Sanchez-Charles），维克多·芒特斯·穆勒（Victor Muntes-Mulero），阿尔伯特·卡贝洛斯（Albert Cabellos） 在本文中，我们设计和评估了可以优化路由的深度强化学习代理。 我们的代理会自动适应当前的流量状况，并提出量身定制的配置，以尽量减少网络延迟。 实验显示非常有前途的性能。 而且，相对于传统的优化算法，该方法具有重要的操作优势。 代码和数据集。 Keras和Deep确定性策略梯度可
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a-deep-rl-approach-for-sdn-routing-optimization-master
----ReplayBuffer.py(1KB)
----.gitignore(162B)
----omnet()
--------router()
----ActorNetwork.py(3KB)
----Traffic.py(4KB)
----requirements.txt(86B)
----sampler()
--------NetworkAll.matrix(392B)
--------path.py(860B)
----helper.py(5KB)
----LICENSE.txt(1KB)
----README.md(4KB)
----CriticNetwork.py(3KB)
----DDPG.json(553B)
----ddpg.py(9KB)
----OU.py(819B)
----Environment.py(17KB)