14、智能制造工厂异构网络优化与安全保障方案

智能制造工厂异构网络优化与安全保障方案

1. 基于深度强化学习的网络负载均衡与路由优化

传统单路由度量参数的路由算法难以满足软件定义工厂异构网络中多源数据流的QoS需求，易导致链路拥塞和资源浪费。为解决此问题，提出了基于双深度Q网络（DDQN）的网络负载均衡与路由优化方法。

1.1 负载均衡与路由优化问题

软件定义工厂网络的拓扑模型为无向图G = (V, E)，其中V是SDN交换节点集合，E是物理链路集合。为同时满足多源数据流的网络延迟、负载均衡和智能流量调度需求，需对相关指标进行定义和优化。
- 网络平均延迟 (L_J) ：表示J个数据流在某一时刻的平均传输延迟，计算公式为：
[
L_J = \sqrt{\frac{\sum_{k \in J} L_k^2}{J}}
]
其中 (L_k = \sum_{i \in h} L_i)，(h) 为数据流 (d_k) 从源节点到目的节点的跳数，(L_i) 为每跳的传输延迟。
- 网络利用率 (U_E) ：SDN控制器通过OpenFlow协议定期发送统计包获取端口统计信息，链路 (e_n) 在时间 (t) 的使用带宽 (U_{used}) 为：
[
U_{used} = \frac{\Delta Rx_{bytes} + \Delta Tx_{bytes}}{\Delta t}
]
链路利用率 (U_{e_n}) 为占用带宽与总带宽之比，网络利用率 (U_E) 计算公式为：
[
U_E = \frac{\sum_{e_n \in E} U_{