文件名称:
基于Q-learning算法的vEPC虚拟网络功能部署方法
开发工具:
文件大小: 1mb
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上传时间: 2021-01-14
详细说明：针对虚拟化演进分组核心网（vEPC）环境下，现有虚拟网络功能（VNF）部署方法无法在优化时延的同时保证服务链部署收益的问题，提出一种改进的基于Q-1earning算法的vEPC虚拟网络功能部署方法。在传统0-1规划模型的基础上，采用马尔可夫决策过程建立了 vEPC 服务链部署的空间—时间优化模型，并设计了改进的Q-1earning算法求解。该方法同时考虑了空间维度下的EPC服务链虚拟映射和时间维度下的VNF生命周期管理，实现了VNF部署的收益—时延多目标优化。仿真结果表明，与其他VNF部署方法相比，该方法在降低网络时延的同时提高了VNF部署的收益和请求接受率。
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