基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的TSN流排序和調(diào)度

摘要： 針對(duì)現(xiàn)有研究尋找數(shù)據(jù)流最佳排序這一過(guò)程本身花費(fèi)時(shí)間過(guò)多，沒(méi)有工程可行的尋找最佳排序的有效方法的問(wèn)題，提出基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的流排序和調(diào)度框架PSNDRL.該框架包括3個(gè)關(guān)鍵模塊，即創(chuàng)建時(shí)間觸發(fā)（Time-Triggered,TT）流之間關(guān)系圖的預(yù)處理模塊、挖掘和量化TT流之間復(fù)雜的相關(guān)關(guān)系并選擇概率值最高的TT流的代理模塊、進(jìn)行TT流調(diào)度和獎(jiǎng)勵(lì)計(jì)算的環(huán)境模塊，利用圖卷積網(wǎng)絡(luò)和強(qiáng)化... （共10頁(yè)）