【摘 要】
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意图驱动网络IDN（Intent Driven Network）作为网络研究新方向迅速发展,它通过意图转译、策略配置等自动化技术,剥离了普通用户与网络底层技术的关联。但是,目前针对意图转译的研究还存在场景单一、格式输入等限制,如何面向自然语境进行意图转译是本文研究的第一个问题;另一方面,网络用户需求增长与网络整体资源限制的矛盾越来越突出,如何针对资源合理分配实现网络智能优化是本文研究的第二个问题。
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意图驱动网络IDN（Intent Driven Network）作为网络研究新方向迅速发展,它通过意图转译、策略配置等自动化技术,剥离了普通用户与网络底层技术的关联。但是,目前针对意图转译的研究还存在场景单一、格式输入等限制,如何面向自然语境进行意图转译是本文研究的第一个问题;另一方面,网络用户需求增长与网络整体资源限制的矛盾越来越突出,如何针对资源合理分配实现网络智能优化是本文研究的第二个问题。现将本文的研究工作概述如下:（1）本文将意图转译划分意图语义提取和转译策略生成两个方面,针对意图语义提取问题,本文采取递归神经网络模型对意图语句的特征码进行提取,然后通过三元组的方式对意图实体标签进行标注,实现意图语句关键信息的获取识别;另一方面,针对转译策略生成问题,本文将最优策略生成问题转换为意图效用最大化的优化模型,采取拉格朗日对偶法对优化模型进行求解,在此基础上提出了优化策略生成算法。最后搭建Mininet仿真网络验证了意图请求、策略转译、意图实现等功能;同时采用仿真对比实验的方式,将本文提出的语义提取模型与两种结构相仿的基线模型进行对比,结果显示语义提取模型在训练时间和提取准确率均有提高;通过将优化策略生成算法与传统的NTM和OSPF算法进行对比实验,结果显示优化策略生成算法在取得的流平均效用值始终优于另外两种算法。（2）针对意图多样化情况下的网络智能优化问题,本文研究提出基于深度强化学习的网络优化方案,以网络整体意图效用最大化为目标,利用系统与环境资源之间的交互学习,实现网络资源智能优化分配。为了使深度强化学习模型适用于意图网络的优化,本文结合流量工程感知、经验池技术等对深度强化学习算法进行调整修改。最后,将本文提出的效用最大化流量算法与DDPG模型基础算法和其他传统算法进行对比实验,验证了所提出算法的收敛性和稳定性,同时本文提出的算法相比于DDPG模型基础算法在最大奖励上提升10%,收敛速度上提升了约50%。
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