基于深度学习的TCP拥塞动态控制方法及装置
授权
摘要
本发明提供一种基于深度学习的TCP拥塞动态控制方法及装置，包括：代理获取传输环境的状态按照策略确定一个动作，动作为TCP会话的数据传输动作；传输环境基于动作对下一个传输环境进行改变，并将改变后的环境信息作为回报传输至代理；获取时序上连续的K个历史经验，对所述K个历史经验进行处理后作为输入至时序卷积网络模型中得到历史信息；代理基于所述历史信息以及回报和\或累积回报确定下一个动作。基于深度强化学习通过挖掘网络历史经验为处理网络拥塞提供了一种新的方案，通过实验分析历史经验K的取值，并进行调整进行动作的改变，使得本发明能够在瓶颈链路带宽较小的网络中部署TRL‑CC，TRL‑CC较NewReno和RL‑CC在吞吐量和延迟方面达到了更好的性能。
基本信息
专利标题 ：
基于深度学习的TCP拥塞动态控制方法及装置
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN113300970A
申请号 ：
CN202110078903.1
公开（公告）日 ：
2021-08-24
申请日 ：
2021-01-22
授权号 ：
CN113300970B
授权日 ：
2022-05-27
发明人 ：
李建波卢光全吕志强董传浩苑根基
申请人 ：
青岛大学
申请人地址 ：
山东省青岛市市南区宁夏路308号
代理机构 ：
北京知果之信知识产权代理有限公司
代理人 ：
卜荣丽
优先权 ：
CN202110078903.1
主分类号 ：
H04L12/803
IPC分类号 ：
H04L12/803 G06N3/04 G06N3/08 G06N20/00
法律状态
2022-05-27 ：
授权
2021-09-10 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : H04L 12/803
申请日 : 20210122
申请日 : 20210122
2021-08-24 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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