基于深度强化学习的高铁网络多路径智能拥塞控制算法.docx
基于深度强化学习的高铁网络多路径智能拥塞控制算法
目录
基于深度强化学习的高铁网络多路径智能拥塞控制算法（1）．．．．．．4
一、内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.1高铁网络发展现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.2拥塞控制的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
1.3研究意义及价值．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
2.1深度强化学习应用现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
2.2高铁网络拥塞控制研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
二、高铁网络拥塞问题分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
高铁网络结构特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
1.1网络拓扑结构分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
1.2节点与路径关系分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
拥塞成因及影响分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
2.1拥塞成因剖析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
2.2拥塞对高铁网络的影响．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
三、深度强化学习理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
强化学习概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
1.1强化学习的基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
1.2强化学习的分类与应用领域．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
深度学习理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
2.1深度学习的基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
2.2深度神经网络的结构与特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
深度强化学习结合应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
3.1深度强化学习框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
3.2深度强化学习在智能控制领域的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
四、基于深度强化学习的高铁网络多路径拥塞控制算法设计．．．．．．30
算法设计目标及思路．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
1.1设计目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
1.2设计思路及流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
算法关键技术研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
2.1状态空间与动作空间设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
2.2奖励函数设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
2.3训练过程优化技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
五、算法实现与仿真验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
基于深度强化学习的高铁网络多路径智能拥塞控制算法（2）．．．．．40
内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40
1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42
1.3文献