基于异步优势演员-评论家学习的服务功能链资源分配算法

摘要

考虑网络全局信息难以获悉的实际情况,针对接入网切片场景下用户终端(UE)的移动性和数据包到达的动态性导致的资源分配优化问题,该文提出了一种基于异步优势演员-评论家(A3C)学习的服务功能链(SFC)资源分配算法.首先,该算法建立基于区块链的资源管理机制,通过区块链技术实现可信地共享并更新网络全局信息,监督并记录SFC资源分配过程.然后,建立UE移动和数据包到达时变情况下的无线资源、计算资源和带宽资源联合分配的时延最小化模型,并进一步将其转化为马尔科夫决策过程(MDP).最后,在所建立的MDP中采用A3C学习方法,实现资源分配策略的求解.仿真结果表明,该算法能够更加合理高效地利用资源,优化系统时延并保证UE需求.