弹性光网络中基于DRL的RMSA算法
文档名：弹性光网络中基于DRL的RMSA算法
摘要：为了更好地解决弹性光网络(EON)的路由、调制格式与频谱分配(RMSA)问题,进一步降低网络阻塞率,提出一种基于深度强化学习(DRL)的RMSA算法.该算法在奖励设计中将考虑影响RMSA决策的资源占用度和频谱邻接度这2个指标,以鼓励智能体优先选择资源占用度低、频谱邻接度高的路径来建立光路,并对比该算法与其它算法在不同网络中的性能.仿真结果表明:与几种典型的DRL算法相比,所提算法的网络阻塞率更低.
Abstract：Inordertobettersolvetherouting,modulationformatandspectrumallocation(RMSA)problemsofelasticopticalnetworks(EON),andfurtherreducethenetworkblockingrate,anRMSAalgorithmbasedondeepreinforcementlearning(DRL)isproposed.Thisalgorithmwillconsidertwoindicators,resourceoccupancyandspectraladjacency,whichaffectRMSAdecisionmakinginrewarddesign,toencourageagentstoprioritizeselectingpathswithlowresourceoccupancyandhighspectraladjacencytoestablishopticalpaths,andcomparetheperformanceofthisalgorithmwithotheralgorithmsindifferentnetworks.ThesimulationresultsshowthatcomparedwithseveraltypicalDRLalgorithms,theproposedalgorithmhasalowernetworkblockingrate.
作者：侯临风何荣希吴梓敬Author：HOULinfengHERongxiWUZijing
作者单位：大连海事大学信息科学技术学院,辽宁大连116026
刊名：光通信技术 PKU
Journal：OpticalCommunicationTechnology
年，卷(期)：2024, 48(3)
分类号：TN929.11
关键词：弹性光网络路由、调制格式与频谱分配网络阻塞率深度强化学习奖励设计
Keywords：elasticopticalnetworkroutingmodulationformatandspectrumallocationnetworkblockingratedeepreinfor-cementlearningrewarddesign
机标分类号：TN929.11TP391F272.92
在线出版日期：2024年5月30日
基金项目：国家自然科学基金，国家自然科学基金，国家自然科学基金，大连市科技创新基金项目弹性光网络中基于DRL的RMSA算法[
期刊论文]光通信技术--2024, 48(3)侯临风何荣希吴梓敬为了更好地解决弹性光网络(EON)的路由、调制格式与频谱分配(RMSA)问题,进一步降低网络阻塞率,提出一种基于深度强化学习(DRL)的RMSA算法.该算法在奖励设计中将考虑影响RMSA决策的资源占用度和频谱邻接度这2个指标,以鼓...参考文献和引证文献
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