A Deep Reinforcement Learning Approach for Adaptive Traffic Routing in Next-gen Networks

📄 arXiv: 2402.04515v1 📥 PDF

作者: Akshita Abrol, Purnima Murali Mohan, Tram Truong-Huu

分类: cs.NI, cs.AI

发布日期: 2024-02-07

备注: Accepted for publication in the Proceedings of the IEEE International Conference on Communications (IEEE ICC 2024)

💡 一句话要点

提出深度强化学习方法以解决下一代网络自适应流量路由问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 深度强化学习 自适应流量路由 深度图卷积神经网络 网络优化 动态网络管理

📋 核心要点

  1. 现有流量路由方法通常基于静态假设，无法有效应对动态网络环境的变化，导致性能不足。
  2. 本文提出了一种基于深度强化学习的自适应流量路由方法，利用深度图卷积神经网络学习流量行为，快速适应网络动态。
  3. 实验结果显示，所提方法在网络吞吐量和流量延迟上均优于传统的OSPF协议，具有良好的适应性和有效性。

📝 摘要（中文）

下一代网络需要显著的管理演变，以实现自动化并根据流量动态自适应调整网络配置。传统的流量策略决策方法通常依赖于手工编写的优化程序和启发式算法，这些方法在假设静态网络负载和拓扑的情况下，难以适应动态变化的网络环境。本文设计并开发了一种深度强化学习（DRL）方法用于自适应流量路由，结合深度图卷积神经网络（DGCNN）与DRL框架，能够从网络拓扑及节点和链路属性中学习流量行为。通过采用深度Q学习技术，模型无需标记训练数据集即可快速适应流量动态。实验结果表明，所提框架在网络吞吐量上提高了7.8%，在流量延迟上降低了16.1%，相较于开放最短路径优先（OSPF）协议具有显著优势。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决下一代网络中流量路由的自适应性问题。现有方法通常基于静态网络负载和拓扑的假设，无法有效应对动态变化，导致网络性能下降。

核心思路：论文提出了一种深度强化学习框架，结合深度图卷积神经网络（DGCNN），通过学习网络拓扑及链路、节点属性，动态调整流量路由策略。

技术框架：整体架构包括数据输入模块（网络拓扑和流量数据）、DGCNN模型（用于学习流量行为）、DRL训练模块（采用深度Q学习进行策略优化），以及决策输出模块（选择最佳路由路径）。

关键创新：最重要的创新在于将深度图卷积神经网络与深度强化学习相结合，能够在无标记数据的情况下快速适应流量动态，显著提高了自适应能力。

关键设计：模型采用深度Q学习算法，利用q值估计选择路由路径，平衡探索与利用。网络结构设计上，DGCNN能够有效提取复杂的网络特征，优化了流量路由决策过程。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提深度强化学习框架在多种流量模式下表现优异，相较于传统的OSPF协议，网络吞吐量提高了7.8%，流量延迟降低了16.1%，显示出显著的性能提升和适应性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能交通系统、物联网网络管理和5G网络优化等。通过实现自适应流量路由，该方法能够提高网络资源的利用效率，降低延迟，提升用户体验，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Next-gen networks require significant evolution of management to enable automation and adaptively adjust network configuration based on traffic dynamics. The advent of software-defined networking (SDN) and programmable switches enables flexibility and programmability. However, traditional techniques that decide traffic policies are usually based on hand-crafted programming optimization and heuristic algorithms. These techniques make non-realistic assumptions, e.g., considering static network load and topology, to obtain tractable solutions, which are inadequate for next-gen networks. In this paper, we design and develop a deep reinforcement learning (DRL) approach for adaptive traffic routing. We design a deep graph convolutional neural network (DGCNN) integrated into the DRL framework to learn the traffic behavior from not only the network topology but also link and node attributes. We adopt the Deep Q-Learning technique to train the DGCNN model in the DRL framework without the need for a labeled training dataset, enabling the framework to quickly adapt to traffic dynamics. The model leverages q-value estimates to select the routing path for every traffic flow request, balancing exploration and exploitation. We perform extensive experiments with various traffic patterns and compare the performance of the proposed approach with the Open Shortest Path First (OSPF) protocol. The experimental results show the effectiveness and adaptiveness of the proposed framework by increasing the network throughput by up to 7.8% and reducing the traffic delay by up to 16.1% compared to OSPF.