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Deep Reinforcement Learning-Based Algorithm for VNF-SC DeploymentAlgoritmo basado en el aprendizaje por refuerzo profundo para el despliegue de VNF-SC

Resumen

La virtualización de funciones de red (NFV) tiene el potencial de llevar a reducciones significativas en el gasto de capital y puede mejorar la flexibilidad de la red. El problema de despliegue de funciones de red virtual (VNF) será uno de los problemas clave que necesitan ser abordados en NFV. Para resolver el problema de enrutamiento y despliegue de VNF, se establece un modelo de optimización que minimiza el índice máximo de ranuras de frecuencia utilizadas, el número de ranuras de frecuencia utilizadas y el número de VNF inicializados. En este modelo de optimización, se considera la dependencia entre los diferentes VNF. Para resolver el problema de asignación de cadenas de servicios en una red virtual altamente dinámica, se propuso un nuevo algoritmo de asignación de cadenas de servicios de funciones de red virtual, PDQN-VNFSC, combinando un algoritmo de predicción y DQN (Deep Q-Network). En primer lugar, el mapeo en tiempo real de las cadenas de servicios de red virtual se modela en un proceso de decisión de Markov parcialmente observable

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