Topology-Aware Graph Reinforcement Learning for Dynamic Routing in Cloud Networks

📄 arXiv: 2509.04973v1 📥 PDF

作者: Yuxi Wang, Heyao Liu, Guanzi Yao, Nyutian Long, Yue Kang

分类: cs.LG

发布日期: 2025-09-05

💡 一句话要点

提出拓扑感知图强化学习，解决云网络动态路由优化问题

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

关键词: 图强化学习 动态路由 云计算网络 拓扑感知 结构自适应

📋 核心要点

  1. 现有方法在动态拓扑下，路由决策不稳定，对网络结构的感知不足，难以适应云网络环境。
  2. 通过结构感知状态编码（SASE）和策略自适应图更新（PAGU），实现状态表示和结构演化的统一框架。
  3. 在GEANT拓扑数据集上，该方法在吞吐量、延迟控制和链路平衡方面优于现有图强化学习模型。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种拓扑感知的图强化学习方法，旨在解决云服务器环境中的路由策略优化问题。该方法通过集成结构感知状态编码（SASE）模块和策略自适应图更新（PAGU）机制，构建了一个统一的状态表示和结构演化框架，以应对动态拓扑下的决策不稳定和结构感知不足的挑战。SASE模块通过多层图卷积和结构位置嵌入来建模节点状态，捕获通信拓扑中的高阶依赖关系，并增强状态表示的表达能力。PAGU模块根据策略行为的变化和奖励反馈来调整图结构，从而在动态环境中实现自适应的结构更新。在真实世界的GEANT拓扑数据集上进行了实验，系统地评估了该模型在吞吐量、延迟控制和链路平衡方面的性能，并与多个代表性基线进行了比较。额外的实验，包括超参数敏感性、图稀疏性扰动和节点特征维度变化，进一步探讨了结构建模和图更新对模型稳定性和决策质量的影响。结果表明，所提出的方法在多个性能指标上优于现有的图强化学习模型，在动态和复杂的云网络中实现了高效和鲁棒的路由。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决云网络中动态路由策略优化问题。现有方法在动态拓扑结构下，难以充分感知网络拓扑信息，导致路由决策不稳定，无法有效适应网络流量变化，从而影响网络性能。现有方法通常依赖于静态的图结构，无法根据策略行为和环境变化进行自适应调整。

核心思路：论文的核心思路是利用图强化学习，并引入拓扑感知机制，使智能体能够学习到适应动态拓扑的路由策略。通过结构感知状态编码（SASE）模块增强智能体对网络拓扑的理解，并通过策略自适应图更新（PAGU）模块使智能体能够根据策略行为和奖励反馈动态调整图结构。

技术框架：整体框架包含两个主要模块：SASE和PAGU。SASE模块负责对网络状态进行编码，生成包含拓扑信息的节点表示。PAGU模块则根据智能体的策略行为和环境反馈，动态更新图结构。智能体基于编码后的状态和更新后的图结构，选择路由动作，并获得奖励反馈，用于策略优化。

关键创新：最重要的技术创新点在于SASE和PAGU的结合，实现了状态表示和结构演化的统一。SASE模块通过多层图卷积和结构位置嵌入，有效捕获了网络拓扑中的高阶依赖关系。PAGU模块则使智能体能够根据策略行为和奖励反馈自适应地调整图结构，从而更好地适应动态环境。与现有方法相比，该方法能够更有效地利用网络拓扑信息，并根据环境变化动态调整路由策略。

关键设计：SASE模块使用多层图卷积网络提取节点特征，并结合结构位置嵌入来增强节点表示的表达能力。PAGU模块使用一个可学习的图更新机制，根据策略行为和奖励反馈来调整边的权重或添加/删除边。损失函数包括路由性能相关的奖励函数和正则化项，用于约束图结构的复杂度。具体参数设置和网络结构的选择需要根据实际应用场景进行调整。

📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的方法在GEANT拓扑数据集上，相比于现有图强化学习模型，在吞吐量、延迟控制和链路平衡方面均有显著提升。具体而言，该方法在吞吐量方面提升了X%，在延迟方面降低了Y%，在链路平衡方面提升了Z%（具体数值未知，需查阅论文）。超参数敏感性分析、图稀疏性扰动和节点特征维度变化实验进一步验证了该方法的鲁棒性和有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于云计算、数据中心网络、软件定义网络（SDN）等领域，实现高效、鲁棒的动态路由。通过优化路由策略，可以提高网络吞吐量，降低延迟，并实现链路负载均衡，从而提升整体网络性能和服务质量。该方法还可扩展到其他需要动态调整拓扑结构的图强化学习任务中。

📄 摘要（原文）

This paper proposes a topology-aware graph reinforcement learning approach to address the routing policy optimization problem in cloud server environments. The method builds a unified framework for state representation and structural evolution by integrating a Structure-Aware State Encoding (SASE) module and a Policy-Adaptive Graph Update (PAGU) mechanism. It aims to tackle the challenges of decision instability and insufficient structural awareness under dynamic topologies. The SASE module models node states through multi-layer graph convolution and structural positional embeddings, capturing high-order dependencies in the communication topology and enhancing the expressiveness of state representations. The PAGU module adjusts the graph structure based on policy behavior shifts and reward feedback, enabling adaptive structural updates in dynamic environments. Experiments are conducted on the real-world GEANT topology dataset, where the model is systematically evaluated against several representative baselines in terms of throughput, latency control, and link balance. Additional experiments, including hyperparameter sensitivity, graph sparsity perturbation, and node feature dimensionality variation, further explore the impact of structure modeling and graph updates on model stability and decision quality. Results show that the proposed method outperforms existing graph reinforcement learning models across multiple performance metrics, achieving efficient and robust routing in dynamic and complex cloud networks.