基于多目标的工业SDN智能路由算法优化

来源：电讯技术杂志2025年第10期北京时间：

作者：张晓莉,刘夏茜,雷雨声,王斌

单位：(西安科技大学 通信与信息工程学院，西安 710600)

摘要：针对网络服务质量的多目标优化问题以及难解的网络图结构问题，提出了一种基于多智能体深度强化学习联合图神经网络的工业软件定义网络智能路由算法。该算法主要采用多智能体系统通过分布式协同控制，优化业务时延要求、网络通信量、链路负载3个指标，针对一般无法实现网络场景通用化的模型，采用图神经网络进行图结构消息传递，同时采用动态权重配比方法对多目标问题进行整合，优化网络性能。实验结果表明，相对于深度Q网络（Deep Q-network,DQN）算法，所提算法在满足时延要求的业务流数量上平均增加了19.70%，在网络通信量上提高了17.35%，在链路负载平衡上实现了12.04%的改进，有效提高了网络服务质量和性能。

关键词：软件定义网络(SDN)；多目标优化；多智能体深度强化学习；网络服务质量；

基金资助：国家自然科学基金重点项目(U19B2015)