【摘 要】
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网络功能虚拟化（NFV）将网络功能从硬件中间盒中解耦出来，部署功能实例，编排为服务功能链（SFC），实现网络服务。针对在资源有限的大规模网络环境中的SFC动态部署问题，提出一种基于多智能体群策部署方法，该方法结合了集中式DRL和传统分布式方法优点。将SFC部署问题建模为部分可观察马尔科夫决策过程，每个节点部署一个Actor-Critic智能体并且仅通过观察本地节点信息，即可得到全局训练策略。具有D
【基金项目】
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国家重点研发计划“基于全维可定义的天地协同网络资源智能切片技术”（2020YFB1804803）； 国家自然科学基金62002382；
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网络功能虚拟化（NFV）将网络功能从硬件中间盒中解耦出来，部署功能实例，编排为服务功能链（SFC），实现网络服务。针对在资源有限的大规模网络环境中的SFC动态部署问题，提出一种基于多智能体群策部署方法，该方法结合了集中式DRL和传统分布式方法优点。将SFC部署问题建模为部分可观察马尔科夫决策过程，每个节点部署一个Actor-Critic智能体并且仅通过观察本地节点信息，即可得到全局训练策略。具有DRL的灵活和自适应性；在节点本地与环境进行交互，解决集中式DRL方法在大规模网络中控制复杂、响应速度慢问题；基于多线程思想，收集、整合每个节点经验，进行集中式训练，避免完全分布式训练过程中部分节点因请求流量少而训练不充分，策略不适用问题。实验结果表明，所提方法不需考虑网络规模而且不依赖特定场景，可以很好适用现实中复杂多变网络环境。在相对复杂流量环境中，与完全集中式和传统分布式方法——CDRL和GCASP相比，所提方法部署成功率在多种流量模式下均提高了20%以上，同时降低了部署成本。
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