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申请/专利权人：北京工业大学
摘要：本发明公开了一种基于深度Q学习的高低轨融合的虚拟网络功能放置方法，面向卫星互联网中的网络功能虚拟化领域，主要采用深度强化学习方法来优化网络服务功能链的部署。本发明实现了一种基于深度Q学习的高低轨融合的虚拟网络功能放置算法。设计了包含低地球轨道和地球同步轨道卫星的SEC网络模型，并建立了卫星星座网络服务放置的数学模型，重点考虑通信延迟、能耗和同步卫星覆盖率等关键性能指标。开发了基于DDQN的优化算法，给出了状态、动作、奖励和神经网络结构的详细定义，通过双重深度Q网络DDQN优化网络服务功能链SFC的部署。
主权项：1.一种基于深度Q学习的高低轨融合的虚拟网络功能放置方法，其特征在于：首先建立卫星星座网络服务放置模型，包括SEC网络模型和服务功能链模型；SEC网络模型描述了卫星在不同轨道上的分布及其计算资源限制，服务功能链模型则定义地面用户的网络请求需要经过的一系列虚拟网络功能VNF；网络服务功能链放置的优化目标是最小化总延迟和总能耗，并提升同步卫星的覆盖率；将每个SFC请求视为一个周期，节点部署为一步，通过Dijkstra算法解决边的决策，将节点的决策转化为马尔可夫决策过程MDP问题；智能体的状态表示为物理的计算资源信息，动作表示选择一个物理节点进行VNF部署，奖励设置考虑资源、能耗、时延和高轨覆盖因素；神经网络结构采用全连接层，输入为物理网络状态矩阵，输出为每个动作的Q值；最后，通过训练和测试流程优化模型，并使用经验回放池存储样本，定期更新目标Q网络参数，以优化网络服务功能链的放置。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京工业大学 一种基于深度Q学习的高低轨融合的虚拟网络功能放置方法
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