29、智能资源调度：虚拟网络连续决策与强化学习应用

智能资源调度：虚拟网络连续决策与强化学习应用

在虚拟网络嵌入（VNE）问题中，为了实现高效的资源调度，涉及到多个关键技术环节，包括解码过程中的智能资源调度、信息提取、马尔可夫决策过程以及策略梯度算法的应用。下面将详细介绍这些内容。

1. 解码过程中的智能资源调度

在解码过程中，我们可以得到当前虚拟网络请求的连续节点嵌入结果。为了更清晰地解释这一过程，我们定义输入序列 (x_1, x_2, \ldots, x_t) 和输出序列 (y_1, y_2, \ldots, y_t)。对于 seq2seq 模型，其目的是最大化以下概率：
[
\prod_{t = 1}^{T} P(y_t | v, y_1, \ldots, y_{t - 1})
]
其中 (v) 表示输入向量 (x_1, x_2, \ldots, x_t)。与编码器部分不同，解码器部分的隐藏向量 (h_t) 由以下公式计算：
[
h_t = g(v, y_{t - 1}, h_{t - 1})
]
这里 (g) 表示非线性激活函数，且 (h_t) 与上一个单元的输出 (y_{t - 1}) 相关。为了防止上述概率计算中的数值下溢问题，seq2seq 模型的目标函数可以重写为对数似然条件概率函数：
[
\max_{\theta} \frac{1}{T} \sum_{t = 1}^{T} \log P_{\theta}(y_t | x_t)
]
其中 (\theta) 表示 seq2seq 模型的参数。

2. 信息提取

为了将底层网络的全局状态信息向量化，我们需要提取每个底层节点和链路的