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申请/专利权人：东北大学
摘要：本发明公开一种基于图神经网络和DDQN的SDN域间路由方法，涉及计算机网络路由技术领域。发明提出的技术方案使用了图神经网络算法模型，可以学习输入和输出数据之间的复杂关系，并可以学习捕捉、建模网络的固有物理特性，对网络可以进行精准的建模与求解。在效果方面，本发明的技术方案在SDN网络上表现出良好的稳定性，可以及时有效解决网络中的拥塞问题，在丢包率方面的性能明显优于RR和SPF两种路由算法，从而提高了网络的性能，此外，当网络中的某个链路出现拥塞时，基于图神经网络和DDQN的SDN域间路由算法能够及时调整路由路径，从而保证了较高的网络吞吐量，同时利用机器学习方法对网络进行建模，无需做出传统路由方法的简化假设。
主权项：1.一种基于图神经网络和DDQN的SDN域间路由方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：构建域间网络的网络拓扑和链路，模拟实际域间网络的环境；步骤2：利用socket服务器代理测量域间网络的网络拓扑的状态信息，同时捕获域间网络的网络拓扑的拓扑结构；步骤3：将网络拓扑的拓扑结构和状态信息输入图神经网络进行特征提取，得到全局的网络状态信息向量；步骤4：根据状态空间中的全局的网络状态信息向量，利用DDQN路由算法模型进行路由决策，得到最优的路由路径；步骤5：路由决策后，域间网络状态会发生改变，重复步骤1至步骤3，得到新的全局的网络状态信息向量并输入到状态空间中，计算当前网络拓扑的奖励值，将奖励值、全局的网络状态信息向量和所选择的最优的路由路径放入经验池中作为样本；步骤6：利用经验池中的样本对DDQN路由算法模型进行训练，得到新的DDQN路由算法模型；步骤7：根据状态空间中的全局的网络状态信息向量，利用新的DDQN路由算法模型进行路由决策，找到Q值最大的路径作为最优的路由路径；所述Q值为训练后的奖励值；步骤8：将最优的路由路径转换成仿真系统中控制器的动作指令，修改实际的域间网络相应的路径、流表项、流表匹配的arp报文；步骤9：判断当前网络拓扑是否发生变化，若未变化维持步骤8路由路径，否则返回步骤5。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北大学 一种基于图神经网络和DDQN的SDN域间路由方法
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