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基于強化學習的網絡節能控制

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基于強化學習的網絡節能控制
論文目錄
 
摘要第1-6頁
ABSTRACT第6-10頁
第一章 緒論第10-16頁
  1.1 選題背景第10-13頁
    1.1.1 強化學習簡介及現有應用研究第10-12頁
    1.1.2 網絡中的決策問題與現有解決方案第12-13頁
  1.2 研究意義第13頁
  1.3 研究內容第13-15頁
  1.4 論文結構第15-16頁
第二章 強化學習與網絡決策相關技術研究第16-22頁
  2.1 強化學習概述第16-18頁
    2.1.1 馬爾科夫決策過程第16-17頁
    2.1.2 基于價值和基于策略的學習框架第17-18頁
  2.2 網絡中的智能決策問題研究第18-21頁
    2.2.1 域內流量感知系統Green-TE第18-20頁
    2.2.2 基于強化學習的資源調度系統DeepRM第20-21頁
  2.3 本章小結第21-22頁
第三章 算法設計與建模第22-32頁
  3.1 強化學習方案建模第22-26頁
    3.1.1 環境空間第23-24頁
    3.1.2 動作空間第24頁
    3.1.3 獎勵值設定第24-26頁
    3.1.4 動作預處理第26頁
  3.2 模型提升方法第26-29頁
    3.2.1 損失函數推導第26-27頁
    3.2.2 數據流描述第27-28頁
    3.2.3 參數迭代方法第28-29頁
  3.3 效果對比算法簡述第29-30頁
    3.3.1 隨機開關算法第29頁
    3.3.2 Smart算法偽代碼第29-30頁
  3.4 本章小結第30-32頁
第四章 仿真系統設計及實驗結果分析第32-48頁
  4.1 AI側算法程序部署第32-33頁
  4.2 P4仿真平臺部署第33-38頁
    4.2.1 核心組件第34-35頁
    4.2.2 系統初始化與AI交互訓練流程第35頁
    4.2.3 數據探測技術第35-37頁
    4.2.4 使用BMv2的協議無關轉發第37-38頁
    4.2.5 使用OSPF-ECMP做負載均衡第38頁
  4.3 實驗結果分析第38-46頁
    4.3.1 實驗環境設定第38-39頁
    4.3.2 RL代理訓練效果曲線第39-40頁
    4.3.3 超參數影響對比第40-41頁
    4.3.4 拓撲網絡規模對比第41-42頁
    4.3.5 靜態場景使用效果第42頁
    4.3.6 懲罰因子k的調節效果第42-44頁
    4.3.7 參照算法對比效果匯總第44-46頁
    4.3.8 系統各階段延遲評估第46頁
  4.4 本章小結第46-48頁
第五章 總結與展望第48-50頁
  5.1 工作總結第48頁
  5.2 未來展望第48-50頁
參考文獻第50-52頁
致謝第52頁

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