論文の概要: DHRL-FNMR: An Intelligent Multicast Routing Approach Based on Deep Hierarchical Reinforcement Learning in SDN

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.19077v1
• Date: Tue, 30 May 2023 14:40:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-31 15:56:20.742602
• Title: DHRL-FNMR: An Intelligent Multicast Routing Approach Based on Deep Hierarchical Reinforcement Learning in SDN
• Title（参考訳）: DHRL-FNMR:SDNにおける深層階層強化学習に基づくインテリジェントマルチキャストルーティング手法
• Authors: Miao Ye, Chenwei Zhao, Xingsi Xue, Jinqiang Li, Hongwen Hu, Yejin Yang and Qiuxiang Jiang
• Abstract要約: Software-Defined Networking (SDN) における最適マルチキャストツリー問題はNPハード最適化問題である。 上記の問題を回避するために,階層的強化学習に基づくインテリジェントマルチキャストルーティングアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8189319151315168
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The optimal multicast tree problem in the Software-Defined Networking (SDN) multicast routing is an NP-hard combinatorial optimization problem. Although existing SDN intelligent solution methods, which are based on deep reinforcement learning, can dynamically adapt to complex network link state changes, these methods are plagued by problems such as redundant branches, large action space, and slow agent convergence. In this paper, an SDN intelligent multicast routing algorithm based on deep hierarchical reinforcement learning is proposed to circumvent the aforementioned problems. First, the multicast tree construction problem is decomposed into two sub-problems: the fork node selection problem and the construction of the optimal path from the fork node to the destination node. Second, based on the information characteristics of SDN global network perception, the multicast tree state matrix, link bandwidth matrix, link delay matrix, link packet loss rate matrix, and sub-goal matrix are designed as the state space of intrinsic and meta controllers. Then, in order to mitigate the excessive action space, our approach constructs different action spaces at the upper and lower levels. The meta-controller generates an action space using network nodes to select the fork node, and the intrinsic controller uses the adjacent edges of the current node as its action space, thus implementing four different action selection strategies in the construction of the multicast tree. To facilitate the intelligent agent in constructing the optimal multicast tree with greater speed, we developed alternative reward strategies that distinguish between single-step node actions and multi-step actions towards multiple destination nodes.
• Abstract（参考訳）: Software-Defined Networking (SDN) における最適マルチキャストツリー問題はNPハード組合せ最適化問題である。 深い強化学習に基づく既存のSDNインテリジェントソリューション手法は、複雑なネットワークリンク状態の変化に動的に適応できるが、これらの手法は冗長分岐、大きなアクション空間、遅いエージェント収束といった問題に悩まされている。 本稿では,上記の問題を回避すべく,階層的強化学習に基づくsdnインテリジェントマルチキャストルーティングアルゴリズムを提案する。 まず、マルチキャストツリー構築問題は、フォークノード選択問題と、フォークノードから宛先ノードへの最適なパスの構築という2つのサブ問題に分解される。 第2に,SDNグローバルネットワーク知覚の情報特性に基づいて,マルチキャストツリー状態行列,リンク帯域幅行列,リンク遅延行列,リンクパケット損失率行列,サブゴール行列を固有およびメタコントローラの状態空間として設計する。 そして、過剰な動作空間を緩和するために、我々のアプローチは、上層と下層レベルで異なるアクション空間を構築します。 メタコントローラはネットワークノードを使用してforkノードを選択するアクションスペースを生成し、本質コントローラは現在のノードの隣接エッジをアクションスペースとして使用し、マルチキャストツリーの構築において4つの異なるアクション選択戦略を実装する。 最適なマルチキャストツリーを高速に構築する際の知的エージェントを容易にするために,単一ステップノードアクションと複数の宛先ノードに対するマルチステップアクションを区別する報奨戦略を開発した。

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