Un algoritmo de bandit multi-armado bayesiano para enrutamiento dinámico de extremo a extremo en redes basadas en SDN con recompensas estacionarias por partes
Autores: Santana, Pedro; Moura, José
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Un algoritmo de bandit multi-armado bayesiano para enrutamiento dinámico de extremo a extremo en redes basadas en SDN con recompensas estacionarias por partes
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería de Software
Palabras clave
Aprendizaje automático
Redes definidas por software
Bandido multibrazo bayesiano
Enrutamiento dinámico
Sistemas de redes programables
Distribuciones de retraso de transmisión
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 36
Citaciones: Sin citaciones
Para manejar el crecimiento exponencial de los servicios de red intensivos en datos en el borde de la red y resolver automáticamente nuevos desafíos en la gestión de enrutamiento, el aprendizaje automático se está incorporando gradualmente en las soluciones de redes definidas por software.
Descripción
Para manejar el crecimiento exponencial de los servicios de red intensivos en datos en el borde de la red y resolver automáticamente nuevos desafíos en la gestión de enrutamiento, el aprendizaje automático se está incorporando gradualmente en las soluciones de redes definidas por software.