一種面向多層Sketch網絡測量的緩存分配方法,屬于計算機網絡技術和強化學習的交叉領域。首先通過數據采集模塊獲取相應的訓練數據;然后通過基于A3C的強化學習算法和相關訓練數據集來訓練并得到相應的模型;接著使用訓練好的模型來決策各層Sketch的緩存大小,使基于多層Sketch的網絡測量方法幾乎能夠達到最優準確度;最后使用Sketch緩存分配模塊決定的Sketch緩存分配方案進行相應的網絡測量,得到更準確的測量結果。本發明優勢在于不需要依靠經驗人為設置各層Sketch緩存的分配方案,可以通過強化學習的Sketch緩存分配方法決策各層Sketch的緩存大小,使網絡測量方法幾乎能夠達到最優準確度。
聲明:
“面向多層Sketch網絡測量的緩存分配方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)