【技术实现步骤摘要】
优化CDN网络的方法、装置及电子设备
本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及一种优化CDN网络的方法、装置及电子设备。
技术介绍
为了向用户提供高性能响应服务，大型内容提供商在全球范围内构建入网点PoP和数据中心DC，所有这些入网点与数据中心专用广域网WAN联网在一起构成集成基础架构。作为内容分发网络CDN的核心，PoP/DC选择和从PoP到DC的路由路径选择在提高在线服务的性能方面起着重要作用，然而由于CDN环境的高动态性和复杂性，选择正确的PoP/DC和路由路径非常困难，现有的启发式方法无法适应广泛环境的变化，选择也不够精准。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于提出一种可适应广泛环境变化、选择更精准的优化CDN网络的方法、装置及电子设备以解决问题。基于上述目的，本专利技术提供了一种优化CDN网络的方法，其特征在于，包括：构建控制策略优化神经网络模型；使用所述控制策略优化神经网络模型进行路径选择，得到路径选择结果；将所述路径选择结果应用于CDN网络，得到反馈的
【技术保护点】
1.一种优化CDN网络的方法，其特征在于，包括：/n构建控制策略优化神经网络模型；/n使用所述控制策略优化神经网络模型进行路径选择，得到路径选择结果；/n将所述路径选择结果应用于CDN网络，得到反馈的网络状态数据；/n根据所述网络状态数据对所述控制策略优化神经网络模型进行参数优化，得到优化后的控制策略优化神经网络模型，用于优化所述CDN网络。/n
【技术特征摘要】
1.一种优化CDN网络的方法，其特征在于，包括：
构建控制策略优化神经网络模型；
使用所述控制策略优化神经网络模型进行路径选择，得到路径选择结果；
将所述路径选择结果应用于CDN网络，得到反馈的网络状态数据；
根据所述网络状态数据对所述控制策略优化神经网络模型进行参数优化，得到优化后的控制策略优化神经网络模型，用于优化所述CDN网络。
2.根据权利要求1所述的一种优化CDN网络的方法，其特征在于，所述控制策略优化神经网络模型包括演员网络和评判家网络：
所述演员网络进行路径选择；
所述评判家网络对所述演员网络进行打分，得出分数；
所述演员网络根据所述分数调整自身参数。
3.根据权利要求2所述的一种优化CDN网络的方法，其特征在于，所述根据所述网络状态数据对所述控制策略优化神经网络模型进行参数优化包括：
根据所述网络状态计算奖励；
使用所述奖励对所述评判家网络进行参数优化。
4.根据权利要求2所述的一种优化CDN网络的方法，其特征在于，所述评判家网络的输出层为线性神经元。
5.根据权利要求1所述的一种优化CDN网络的方法，其特征在于，所述控制策略优化神经网络模型在模拟器模拟的环境中训练，所述模拟器，被配置为：
模拟内容交付环境的动态；设定跟踪不同类型内容传输集的工作负载；根据内容类型分配不同的资源需求；根据资源消耗选定入网点容量和路径带宽；进行状态观察，得到网络状态数据，并将所述网络状态数据传递给所述控制策略优化神经网络模型。
<...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭得科，李妍，陈洪辉，廖汉龙，武睿，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科技大学，
类型：发明
国别省市：湖南;43
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。