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基于机器学习的SDN流量工程研究综述
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作者 郝学余 吕光宏 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2022年第4期961-967,977,共8页
随着软件定义网络(SDN)的兴起以及机器学习方法在分类、预测以及控制任务取得的巨大成功,寻找新的流量工程(TE)技术,自适应、动态地管理或路由网络中的流量,保证服务质量(QoS)以及提升用户体验质量(QoE)成为网络研究热点。首先介绍了SD... 随着软件定义网络(SDN)的兴起以及机器学习方法在分类、预测以及控制任务取得的巨大成功,寻找新的流量工程(TE)技术,自适应、动态地管理或路由网络中的流量,保证服务质量(QoS)以及提升用户体验质量(QoE)成为网络研究热点。首先介绍了SDN基本架构以及SDN流量工程研究内容及目标;其次分析了监督学习与强化学习在SDN流量工程中的应用,分析已有算法的优劣;最后总结了未来研究方向及挑战。 展开更多
关键词 软件定义网络 流量工程 服务质量 体验质量 监督学习 强化学习
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