【摘 要】
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通信网中信息量的迅猛增长,使得网络负载不均衡、 资源利用率低的情况日益加重.当前基于深度学习的智能路由方法在一定程度上克服了此问题,但这些方法在路径选择过程中有一定几率产生环路现象.针对上述问题,提出了一种基于深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)的路由方案,利用距离值作为神经网络样本标签,通过距离判定与容量判定的方式,逐跳趋近目标节点.实验结果表明,算法在不产生环路现象的同时,保证了收敛速度和负载均衡.
【机 构】
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华北电力大学 电子与通信工程系, 河北 保定 071003
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通信网中信息量的迅猛增长,使得网络负载不均衡、 资源利用率低的情况日益加重.当前基于深度学习的智能路由方法在一定程度上克服了此问题,但这些方法在路径选择过程中有一定几率产生环路现象.针对上述问题,提出了一种基于深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)的路由方案,利用距离值作为神经网络样本标签,通过距离判定与容量判定的方式,逐跳趋近目标节点.实验结果表明,算法在不产生环路现象的同时,保证了收敛速度和负载均衡.
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