计算机工程

作者：吕超峰, 徐鹏飞, 罗迪, 刘金平

单位：1. 湖南师范大学信息科学与工程学院, 湖南 长沙 4100812. 张家界航空工业职业技术学院, 湖南 张家界 427000

关键词：软件定义物联网,控制器部署,多智能体深度强化学习,动作掩码,马尔可夫博弈

基金：湖南省教育厅科学研究项目(23C1042)

物联网(IoT)中激增的流量, 影响了传感器等设备的数据传输。利用软件定义网络(SDN)技术可以优化网络性能, 提高数据传输质量。然而, 物联网中流量等网络状态的不断变化会影响软件定义网络控制平面的性能。研究软件定义物联网(SD-IoT)中的动态控制器部署问题, 以在流量变化时保证控制平面性能。考虑到物联网节点的能耗以及数据传输的特点, 在部署控制器时, 综合考虑延迟、控制可靠性以及能耗的影响, 并将该问题构建为马尔可夫博弈过程。为了同时兼顾单一控制器性能以及控制平面整体性能, 采用多智能体深度强化学习求解该问题。在部署阶段利用动作掩码屏蔽部分节点, 避免将控制器部署在性能不足或者供能不方便的节点。仿真实验表明, 与基于Louvain社区划分和基于单智能体深度Q网络(DQN)的部署算法相比, 所提算法可以更好地找到高性能的部署方案。

来源：2025年第5期

《计算机工程》期刊编辑部

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