Virtualiseringen av Abstract-Network uppmärksammas avsevärt som en lösning på förbening av Internet. Om nätverksvirtualiseringen skall lyckas beror dock delvis på hur effektivt de virtuella nätverken utnyttjar substratnätverksresurserna. I detta dokument föreslår vi ett maskininlärningsbaserat tillvägagångssätt för förvaltning av virtuella nätverksresurser. Vi föreslår att modellera substratnätverket som ett decentraliserat system och införa en inlärningsalgoritm i varje substratknuta och substratlänk, vilket ger självorganiseringsmöjligheter. Vi föreslår en multiagentalgoritm för lärande som utför resurshanteringen av substratnätet på ett samordnat och decentraliserat sätt. Dessa agenters uppgift är att använda utvärderingsfeedback för att lära sig en optimal policy för att dynamiskt fördela nätverksresurser till virtuella noder och länkar. Agenterna ser till att även om de virtuella nätverken har de resurser de behöver vid varje given tidpunkt, är endast de resurser som krävs reserverade för detta ändamål. Simuleringar visar att vårt dynamiska tillvägagångssätt avsevärt förbättrar det virtuella nätverksacceptansförhållandet och det maximala antalet accepterade virtuella nätverksförfrågningar när som helst samtidigt som vi ser till att det virtuella nätverkets kvalitet på servicekrav som paketfallhastighet och fördröjning av virtuella länkar inte påverkas.
Förstärkning lärande (RL) agent med feedback används i varje substrat nod och länk för att lära sig optimal politik för att dynamiskt fördela resurser till virtuella noder och länkar, vilket i sin tur förbättrar VNO begära acceptans och intäkter REF.
Design and evaluation of learning algorithms for dynamic resource management in virtual networks
{'venue': '2014 IEEE Network Operations and Management Symposium (NOMS)', 'journal': '2014 IEEE Network Operations and Management Symposium (NOMS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}