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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
被引量：
8
1
作者
唐伦
贺小雨
+3 位作者
王晓
谭颀
胡彦娟
陈前斌
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第6期1733-1741,共9页
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...
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。
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关键词
网络切片
服务功能链资源分配
马尔科夫决策过程
异步优势
演员-评论家学习
区块链
在线阅读
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职称材料
基于迁移演员-评论家学习的服务功能链部署算法
被引量：
6
2
作者
唐伦
贺小雨
+1 位作者
王晓
陈前斌
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第11期2671-2679,共9页
针对5G网络切片环境下由于业务请求的随机性和未知性导致的资源分配不合理从而引起的系统高时延问题,该文提出了一种基于迁移演员-评论家(A-C)学习的服务功能链(SFC)部署算法(TACA)。首先,该算法建立基于虚拟网络功能放置、计算资源、...
针对5G网络切片环境下由于业务请求的随机性和未知性导致的资源分配不合理从而引起的系统高时延问题,该文提出了一种基于迁移演员-评论家(A-C)学习的服务功能链(SFC)部署算法(TACA)。首先,该算法建立基于虚拟网络功能放置、计算资源、链路带宽资源和前传网络资源联合分配的端到端时延最小化模型,并将其转化为离散时间马尔可夫决策过程(MDP)。而后,在该MDP中采用A-C学习算法与环境进行不断交互动态调整SFC部署策略,优化端到端时延。进一步,为了实现并加速该A-C算法在其他相似目标任务中(如业务请求到达率普遍更高)的收敛过程,采用迁移A-C学习算法实现利用源任务学习的SFC部署知识快速寻找目标任务中的部署策略。仿真结果表明,该文所提算法能够减小且稳定SFC业务数据包的队列积压,优化系统端到端时延,并提高资源利用率。
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关键词
网络切片
服务功能链部署
马尔可夫决策过程
演员-评论家学习
迁移
学习
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职称材料
基于多智能体柔性演员-评论家学习的服务功能链部署算法
被引量：
2
3
作者
唐伦
李师锐
+1 位作者
杜雨聪
陈前斌
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第8期2893-2901,共9页
针对网络功能虚拟化(NFV)架构下业务请求动态变化引起的服务功能链(SFC)部署优化问题,该文提出一种基于多智能体柔性演员-评论家(MASAC)学习的SFC部署优化算法。首先,建立资源负载惩罚、SFC部署成本和时延成本最小化的模型,同时受限于SF...
针对网络功能虚拟化(NFV)架构下业务请求动态变化引起的服务功能链(SFC)部署优化问题,该文提出一种基于多智能体柔性演员-评论家(MASAC)学习的SFC部署优化算法。首先,建立资源负载惩罚、SFC部署成本和时延成本最小化的模型,同时受限于SFC端到端时延和网络资源预留阈值约束。其次,将随机优化问题转化为马尔可夫决策过程(MDP),实现SFC动态部署和资源的均衡调度,还进一步提出基于业务分工的多决策者编排方案。最后,在分布式多智能体系统中采用柔性演员-评论家(SAC)算法以增强探索能力,并引入了中央注意力机制和优势函数,能够动态和有选择性地关注获取更大部署回报的信息。仿真结果表明,所提算法可以实现负载惩罚、时延和部署成本的优化,并随业务请求量的增加能更好地扩展。
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关键词
网络功能虚拟化
服务功能链
柔性
演员-评论家学习
多智能体强化
学习
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职称材料
题名
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
被引量：
8
1
作者
唐伦
贺小雨
王晓
谭颀
胡彦娟
陈前斌
机构
重庆邮电大学通信与信息工程学院
重庆邮电大学移动通信重点实验室
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第6期1733-1741,共9页
基金
重庆市教委科学技术研究项目(KJZD-M20180601)
重庆市重大主题专项(cstc2019jscx-zdztzxX0006)。
文摘
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。
关键词
网络切片
服务功能链资源分配
马尔科夫决策过程
异步优势
演员-评论家学习
区块链
Keywords
Network slice
Service Function Chain(SFC)resource allocation
Markov Decision Process(MDP)
Asynchronous Advantage Actor
-
Critic(A3C)learning
Blockchain
分类号
TN929.5 [电子电信—通信与信息系统]
在线阅读
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职称材料
题名
基于迁移演员-评论家学习的服务功能链部署算法
被引量：
6
2
作者
唐伦
贺小雨
王晓
陈前斌
机构
重庆邮电大学通信与信息工程学院
重庆邮电大学移动通信技术重点实验室
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第11期2671-2679,共9页
基金
国家自然科学基金(61571073)
重庆市教委科学技术研究项目(KJZD-M20180601)。
文摘
针对5G网络切片环境下由于业务请求的随机性和未知性导致的资源分配不合理从而引起的系统高时延问题,该文提出了一种基于迁移演员-评论家(A-C)学习的服务功能链(SFC)部署算法(TACA)。首先,该算法建立基于虚拟网络功能放置、计算资源、链路带宽资源和前传网络资源联合分配的端到端时延最小化模型,并将其转化为离散时间马尔可夫决策过程(MDP)。而后,在该MDP中采用A-C学习算法与环境进行不断交互动态调整SFC部署策略,优化端到端时延。进一步,为了实现并加速该A-C算法在其他相似目标任务中(如业务请求到达率普遍更高)的收敛过程,采用迁移A-C学习算法实现利用源任务学习的SFC部署知识快速寻找目标任务中的部署策略。仿真结果表明,该文所提算法能够减小且稳定SFC业务数据包的队列积压,优化系统端到端时延,并提高资源利用率。
关键词
网络切片
服务功能链部署
马尔可夫决策过程
演员-评论家学习
迁移
学习
Keywords
Network slice
Service Function Chain(SFC)deployment
Markov Decision Process(MDP)
Actor
-
Critic(A
-
C)learning
Transfer learning
分类号
TN915 [电子电信—通信与信息系统]
在线阅读
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职称材料
题名
基于多智能体柔性演员-评论家学习的服务功能链部署算法
被引量：
2
3
作者
唐伦
李师锐
杜雨聪
陈前斌
机构
重庆邮电大学通信与信息工程学院
重庆邮电大学移动通信技术重点实验室
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第8期2893-2901,共9页
基金
国家自然科学基金(62071078)
重庆市教委科学技术研究项目(KJZD-M201800601)
四川省科技计划项目(2021YFQ0053)。
文摘
针对网络功能虚拟化(NFV)架构下业务请求动态变化引起的服务功能链(SFC)部署优化问题,该文提出一种基于多智能体柔性演员-评论家(MASAC)学习的SFC部署优化算法。首先,建立资源负载惩罚、SFC部署成本和时延成本最小化的模型,同时受限于SFC端到端时延和网络资源预留阈值约束。其次,将随机优化问题转化为马尔可夫决策过程(MDP),实现SFC动态部署和资源的均衡调度,还进一步提出基于业务分工的多决策者编排方案。最后,在分布式多智能体系统中采用柔性演员-评论家(SAC)算法以增强探索能力,并引入了中央注意力机制和优势函数,能够动态和有选择性地关注获取更大部署回报的信息。仿真结果表明,所提算法可以实现负载惩罚、时延和部署成本的优化,并随业务请求量的增加能更好地扩展。
关键词
网络功能虚拟化
服务功能链
柔性
演员-评论家学习
多智能体强化
学习
Keywords
Network Function Virtualization(NFV)
Service Function Chain(SFC)
Soft Actor
-
Critic(SAC)learning
Multi
-
agent reinforcement learning
分类号
TN929.5 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
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
唐伦
贺小雨
王晓
谭颀
胡彦娟
陈前斌
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2021
8
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于迁移演员-评论家学习的服务功能链部署算法
唐伦
贺小雨
王晓
陈前斌
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2020
6
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下载PDF
职称材料
3
基于多智能体柔性演员-评论家学习的服务功能链部署算法
唐伦
李师锐
杜雨聪
陈前斌
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2023
2
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