研究目的
展示一种基于图像处理的强化学习算法，用于多模态光网络中的并发服务编排，通过节省已配置的O/E端口来提高成本效益。
研究成果
与常规启发式算法相比，所提出的光传输网络中高性价比服务编排（CESO）算法能够挖掘潜在特性并做出更优决策，从而有效节省消耗的O/E端口资源。
研究不足
该研究未考虑因带宽资源充足而导致的服务阻塞问题。
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[IEEE 2019年第18届国际光通信与网络会议(ICOCN) - 中国黄山 (2019.8.5-2019.8.8)] 2019年第18届国际光通信与网络会议(ICOCN) - 基于强化学习的多模态光传输网络图像处理演示
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[IEEE 2019年第18届国际光通信与网络会议(ICOCN) - 中国黄山 (2019.8.5-2019.8.8)] 2019年第18届国际光通信与网络会议(ICOCN) - 基于强化学习的多模态光传输网络图像处理演示
DOI：10.1109/ICOCN.2019.8934292
出版年份：2019
更新时间：2025-09-16 10:30:52
摘要：
在光传输网络中，并发业务的编排可能需要额外的光电转换O/E端口，从而带来过高成本。我们首次提出一种基于图像处理的强化学习算法，用于多模态光网络中的并发业务编排，仿真结果表明该算法能通过节省配置的O/E端口来提高成本效益。
作者：
Haoli Ma，Yongli Zhao，Yajie Li，Wei Wang，Ying Wang，Dajiang Wang，Chuanyuan Wan，Jie Zhang
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