深度Q网络负载均衡路由算法

高吞吐低时延

引入MMSE流量预测和新型动作评估指标，在吞吐量、时延、负载均衡和丢包率上全面优于现有方法。

Qiao, Ding · Li, Nanyu · 丁恒 · Jian, Wang · Tao, Li · Chen, Yongqing · Yantuan, Xian · 陈俊扬

Advanced Engineering Informatics 2025

技术优势

流量预测更准

通过引入MMSE预测机制，算法能够提前掌握流量动态，为路由决策提供可靠依据，从而优化资源分配。

状态评估更全面

设计了一种新型动作评估指标，并与传统Q值估计相结合，使得算法能够更全面地评估每个状态-动作对，提升学习效果。

稳定且可扩展

在各种特殊网络条件下的实验验证了算法的可扩展性和稳定性，表明其适用于多种实际应用场景。

应用场景

• SDN流量管理：为SDN控制器提供智能路由决策，替代传统固定规则。
• 大规模物联网路由：应对大规模设备接入，动态均衡负载避免拥塞。
• 网络资源优化：通过预测和评估优化链路利用率，提升整体资源效率。
• 智能网络控制：利用深度强化学习实现自主决策，减少人工干预。