Reinforcement Learning Based Control Domain Division in LEO Satellite Networks
Notice bibliographique
Résumé
The performance of SDN-based LEO satellite networks significantly depends on the control domain division approaches. The dynamical topology in LEO networks results in the time-varying delay for network management. Therefore, the control domain division is very challenging and should be dynamical. In this paper, we propose a control domain division approach based on reinforcement learning (RL), which aims at reducing the average management delay of controllers during the control period, and as well as minimizing the number of control domain handovers. Firstly, we analyze the factors that need to be paid attention to in controller deployment, such as delay, load and controller switching cost, and formulate the controller deployment. By relaxing the constraints, we prove that the problem is NP-hard. Secondly, we propose an approach that considers future motion trajectory based on reinforcement learning (FMT _ RL) to deploy controllers. Since the dimension of the neural network in reinforcement learning is fixed, we use the improved K-Means algorithm to select the set of mechanisms to determine the dimension of the neural network. Particularly, in order to obtain the node composition control domain, the observation including both future motion trajectory and history controller selection information are input into the neural network to calculate the control domain division results. The experimental results demonstrate that our approach significantly outperforms related approaches, with better stability and average control cost.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».