37、网络流量控制与森林火灾预警系统技术解析

网络流量控制与森林火灾预警系统技术解析

网络流量控制：基于DDPG的流量控制算法

在网络流量控制领域，我们提出了一种引入深度确定性策略梯度（DDPG）算法来控制网络流量的方法。

系统模型构建

为了实现基于DDPG的流量控制算法，我们构建了基于软件定义网络（SDN）架构的系统模型。该控制层包含三个模块：
- 链路状态收集模块 ：负责收集网络拓扑信息和网络状态信息，并将这些信息发送到DDPG训练模块。
- DDPG训练模块 ：用于训练控制器，更新模型和策略。
- 决策交付模块 ：使用训练好的模型将分配策略交付给转发层，并指示交换机根据优化后的分配策略转发数据流。

我们在虚拟机的Mininet平台上构建了SDN网络架构，并编写了基于Python的Ryu控制器来实现系统模型和控制网络流量。在实现算法时，设置的参数如下表所示：
| 参数 | 值 |
| ---- | ---- |
| 奖励折扣 | 0.99 |
| 回合数 | 5000 |
| 更新率 | 0.01 |
| 回复缓冲区大小 | 1600 |
| 小批量大小 | 32 |
| 评论家网络参数 | 0.01 |
| 演员网络参数 | 0.001 |

模拟实验结果

为了验证基于DDPG的流量控制算法的有效性，我们选择了Dijkstra和ECMP这两种传统网络流量控制算法作为基线算法。Dijkstra算法基于跳数计算最短路径，ECMP