Med den ständigt växande mångfalden av enheter och applikationer som kommer att anslutas till 5G-nätverk, är flexibel och smidig service orkestrering med erkända QoE som uppfyller slutanvändarens funktions- och QoS-krav nödvändigt. SDN (SoftwareDefinited Networking) och NFV (Network Function Virtualization) anses vara viktiga möjliggörande tekniker för 5G-kärnnät. I detta sammanhang föreslås i detta dokument en förstärkningsbaserad QoS/QoE-aware Service Function Chading (SFC) i SDN/NFV-aktiverade 5G-skivor. För det första implementerar den en lättviktig QoS-informationssamlare baserad på LLDP, som fungerar på ett sparsamt sätt på SDN-regulatorns sydgående gränssnitt, för att möjliggöra QoS-medvetenhet. Därefter är en DQN (Deep Q Network) baserad agentram utformad för att stödja SFC i samband med NFV. Agenten tar hänsyn till QoE och QoS som viktiga aspekter för att formulera belöningen så att den förväntas maximera QoE samtidigt som QoS begränsningar. Experimentresultaten visar att detta ramverk uppvisar goda prestanda inom QoE-försörjning och QoS-kravunderhåll för SFC i dynamiska nätverksmiljöer.
Författarna i REF föreslog en djup RL-algoritm för QoS och Quality of Experience (QoE) medveten SFC i NFV-aktiverade 5G-system.
Reinforcement Learning based QoS/QoE-aware Service Function Chaining in Software-Driven 5G Slices
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}