研究目的
通过最大化可容纳的路径数量，在考虑链路资源利用率和流量分布的同时，优化透明光网络中的路由与波长分配（RWA）。
研究成果
所提出的基于强化学习的RWA算法有效提升了透明光网络中可容纳的路径数量，最高增幅达9.1%，展现了其在动态网络控制方面的潜力。
研究不足
该研究假设不存在波长转换或信号再生，这可能限制其在具备这些功能的网络中的适用性。性能评估是在特定的流量分布和网络拓扑下进行的。
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[IEEE 2019年第21届透明光网络国际会议(ICTON) - 法国昂热(2019.7.9-2019.7.13)] 2019年第21届透明光网络国际会议(ICTON) - 基于强化学习实现自适应状态值评估的透明光网络动态控制
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DOI：10.1109/ICTON.2019.8840405
出版年份：2019
更新时间：2025-09-19 17:13:59
摘要：
为了在透明光网络中实现高效且动态的路径操作，路由与波长分配（RWA）不仅需要优化链路资源利用率，还需兼顾流量分布。本文提出一种基于强化学习的RWA算法，该算法通过预估流量分布进行预训练，以最大化网络可容纳的路径数量。数值实验表明，该算法可使网络容纳的路径数量提升高达9.1%。
作者：
Ryuta Shiraki，Yojiro Mori，Hiroshi Hasegawa，Ken-ichi Sato
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