基于深度强化学习的动态服务功能链编排方法及系统

摘要

本发明公开了基于深度强化学习的动态服务功能链编排方法及系统，根据SDN控制器获取历史网络状态；网络状态包括支持移动边缘计算的物联网网络中产生的服务功能链请求流信息以及对应的网络资源状态信息；设定深度强化学习参数并初始化神经网络的权重；根据智能体与环境交互产生的经验样本训练神经网络；对于实时获取的服务功能链请求流，利用训练好的神经网络，采用启发式算法，确定并部署满足服务功能链请求流要求的虚拟化网络功能的放置与路由路径，综合考虑了网络资源状态信息，实现了在减少物联网请求流对资源消耗成本和时延的同时实现了网络的负载均衡，并提高了网络流量接收率。