面向确定性网络的按需智能路由技术

确定性网络需要保证不同应用在时延、丢包率、抖动、吞吐量和可靠性等方面的确定性传输需求。针对应用的差异化、确定性的网络传输需求,提出了一种面向确定性网络的按需智能路由学习框架 OdR,在OdR框架下提出一种基于深度强化学习的按需智能路由算法OdR-TD3,OdR-TD3算法可以根据应用流量的确定性QoS需求生成路由策略,以满足确定性网络应用的需求。通过网络仿真实验评估,在确定性应用的QoS需求达成率上,OdR-TD3算法相较DV算法和SPF算法,具有显著的优势。