IP and optical network collaboration under hierarchical control models using deep reinforcement learning
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Le résumé fourni par la source
This paper studies the application of deep reinforcement learning in hierarchical control models, especially its advantages in the collaborative control of IP and optical networks. By combining deep reinforcement learning with hierarchical control models, an innovative network resource scheduling and allocation method is proposed, and the effectiveness of the method is verified by experiments. Experimental results show that the hierarchical control model based on deep reinforcement learning outperforms traditional scheduling strategies in multiple key performance indicators, especially in terms of convergence speed, network throughput and latency. Deep Q network (DQN) can quickly learn the optimal strategy in a multi-level network environment and significantly improve the utilization efficiency of system resources. Studies have shown that deep reinforcement learning can provide adaptive optimization strategies in dynamically changing network environments, providing new solutions to resource scheduling and control problems in complex network environments.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- IP and optical network collaboration under hierarchical control models using deep reinforcement learning
- Date Crossref
- 22/07/2025
- Éditeur
- SPIE
- Type
- proceedings-article
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Où se fait cette recherche
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SGIDI Engineering Consulting (China) pays non établi dans la noticeEntreprise
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China Power Engineering Consulting Group (China) pays non établi dans la noticeEntreprise
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Ltd. (China) State Grid Hebei Electric Power Co. pays non établi dans la noticeEntreprise
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State Grid Information and Telecommunication Branch (China) pays non établi dans la noticeInstitution
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China Information Technology Designing Consulting Institute Co. pays non établi dans la noticeStructure de recherche
SGIDI Engineering Consulting (China), China Power Engineering Consulting Group (China) et State Grid Hebei Electric Power Co. — Ltd. (China), avec 2 autres affiliations.
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