申请/专利权人：河南科技大学;三六零数字安全科技集团有限公司;龙门实验室

申请日：2024-01-05

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117857456A

主分类号：H04L47/12

分类号：H04L47/12;H04L47/25;G06N20/00

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.26#实质审查的生效;2024.04.09#公开

摘要：本发明公开了一种基于强化学习的NDN网路拥塞控制方法，属于命名数据网络技术领域。该方法包括以下步骤：S1、通过兴趣包的发送和数据包的接收获取实时网络状态信息；S2、将上述实时网络状态信息加权计算得到当前状态的效用函数值；S3、通过比较连续两个效用函数值的差值，获得正负奖励值；S4、通过奖励变化动态调整发送速率。本发明采用上述一种基于强化学习的NDN网路拥塞控制方法，通过Q学习后，智能体能够根据实时网络状态在线调整拥塞控制策略，指导消费者调整发送速率，以解决NDN网络中拥塞控制问题。

主权项：1.一种基于强化学习的NDN网路拥塞控制方法，其特征包括以下步骤：S1、通过兴趣包的发送和数据包的接收获取实时网络状态信息；S2、将上述网络状态信息加权计算得到当前状态的效用函数值；S3、通过比较连续两个效用函数值的差值，获得正负奖励值；S4、通过奖励变化动态调整发送速率。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 河南科技大学;三六零数字安全科技集团有限公司;龙门实验室 一种基于强化学习的NDN网路拥塞控制方法

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