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摘要：为了解决现代骨干网络在处理大流量数据时面临的流量负载平衡问题，提出了一种基于深度强化学习（DRL）的自主决策优化技术，其通过智能化调整流量分配来优化网络性能。采用实时数据驱动的学习模型，通过分析历史与当前网络负载数据，使系统能够在无需预定模型的情况下，学习如何动态调整流量以适应网络状态的变化。该技术有效整合了网络状态的实时监测、流量预测及自适应路由算法，形成了一个能够预测并响应网络状况变化的多层次决策系统，对高流量网络环境下的流量管理提供了一种有效的解决方案。
关键词：骨干网络；流量负载平衡；深度强化学习；自主决策优化；实时；多层次决策系统
doi：10.12045/j.issn.1007-3043.2024.05.004
骨干网络概述
骨干网络作为全球互联网的中枢神经系统，是一个由高容量的网络通信系统构成的结构复杂的网络，其主要目的是连接分布广泛的小型网络或网络段，是国际数据传输的主要通道以及通信服务实现的基础设施。骨干网络的基础架构是其高效通信能力的核心，包括先进的物理媒介、高效的数据处理技术以及精心设计的网络拓扑结构。骨干网络主要基于光纤通信技术构成。除光纤外，多协议标签交换（MPLS）技术在逻辑层面上提高了网络的效率和灵活性，优化了网络流量，增强了服务质量（QoS）。SDH 技术可用于保证数据传输的同步性。目前，软件定义网络（SDN）已成为骨干网络架构的重要部分，提供了更加动态和灵活的网络管理方式。SDN 通过中心化控制平面来管理数据平面，从而更精确地控制流量和网络资源的分配。中国联通实施的运营商 IP 骨干网 SDN 改造网络转型行动，构筑了具备SDN/NFV能力的全新IP骨干网——中国联通产业互联网CUII。A省联通网络节点也已支持 SDN 功能，能够支持各类行业客户、政企客户面向未来云网协同业务快速开通和灵活承载的智能化网络新能力。随着技术的进步，尤其是物联网（IoT）和云计算的广泛应用，需通过不断的技术创新和网络管理，确保骨干网络能处理日益增长的数据流量。
