摘要
本发明涉及数据中心通信技术领域,具体公开了无损网络拥塞控制方法、装置、设备、介质及交换机系统,通过训练用于执行目标交换机的无损网络拥塞控制任务的拥塞控制模型时,采用吞吐参数、拥塞参数和乘积项函数的加权和值的拥塞控制奖励函数,解决以往拥塞控制模型调优时无法兼顾大吞吐量和低延时的调优的问题,利用增加与吞吐参数、拥塞参数的乘积成正相关的乘积项函数的拥塞控制奖励函数控制拥塞控制模型的优化方向,不仅有利于模型更快速收敛,更能够兼顾数据中心对于大吞吐量和低延时的流量需求,利用由此训练得到的拥塞控制模型执行目标交换机的无损网络拥塞控制任务,在复杂数据中心网络环境中,具有更强的鲁棒性和稳定性。
技术关键词
网络拥塞控制方法
拥塞队列长度
显式拥塞通知
参数
端口
交换机系统
深度Q学习网络
样本
数据中心通信技术
标记
数据中心网络环境
训练神经网络
速率
仿真系统
网络拓扑结构
策略
系统为您推荐了相关专利信息
概率评价方法
变量
样本
指标
斯皮尔曼等级相关系数
DICOM图像
保水性
磁共振成像技术
回归预测模型
预测模型构建方法
物联网设备
加密通信方法
地理位置信息
安全性需求
加密算法