计算机应用研究

作者：赵季红,宋航,曲桦,雷智麟,

单位：1.西安邮电大学,通信与信息工程学院,西安710121；2.西安交通大学电子信息工程学院,西安710049；

关键词：5G多域网络,虚拟网络映射,强化学习,映射策略网络,

基金：国家自然科学基金资助项目(61531013)；国家重点研发计划重点专项资助项目(2018YFB1800300)；；

现有的虚拟网络映射算法大多是依赖于人工规则对节点进行排序，决定节点先后映射的顺序，来优化节点映射从而提高虚拟网络请求的成功率。而在链路映射阶段普遍采用广度优先搜索算法，忽略了节点资源和链路资源具有强相关性的特点，从而只能取得局部最优的映射结果。针对上述问题，基于5G多域异构网络环境，从网络的可生存性的保护角度出发，提出一种使用双层强化学习的虚拟网络映射算法。将强化学习同时应用于网络映射的节点和链路两阶段，使用梯度策略和反向传播的方法对该网络模型进行训练，并使用此训练模型完成映射。仿真结果表明，与对比算法相比，该算法在优化节点映射的同时优化了链路映射，且在映射成功率、长期收益率、节点和链路的利用率等方面均取得较好结果。

来源：2022年第6期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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