基于深度强化学习的卫星光网络波长路由算法

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针对由卫星光网络拓扑动态变化、业务多样化和负载不均引起的路由收敛慢和波长利用率低的问题,提出了一种基于深度强化学习的卫星光网络波长路由分配方法。基于软件定义中轨/低轨(medium earth orbit/low earth orbit, MEO/LEO)双层卫星网络架构,利用深度强化学习算法动态感知网络当前的业务负载和链路状况,构造基于时延、波长利用率和丢包率的奖励函数进行选路决策。为了解决单跳链路对整个光路的影响,引入链路瓶颈因子,搜索符合服务质量(quality of service, QoS)约束的最优路径。研究结果表明,与传统卫星网络分布式路由(satellite network distributed routing algorithm, SDRA)算法和Q-routing算法相比,所提算法降低了网络的时延、丢包率,提高了波长利用率,同时也降低了高优先级业务的阻塞率。
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