我们研究并开发了一种深度强化学习（DRL）方法，用于自适应流量路由，该方法利用深度图卷积神经网络（DGCNN）在 DRL 框架中学习流量行为，并通过 Q 值估计选择路由路径，实现对流量动态的快速适应。与 OSPF 协议相比，实验结果表明了该框架的有效性和适应性，在增加网络吞吐量高达 7.8% 和减少 16.1% 的流量延迟方面取得了显著效果。

Feb, 2024

本文提出了一种基于多智能体深度强化学习的新型组播路由方法，该方法应用于软件定义的无线网络环境中，灵活配置网络并获得网络状态信息。使用单跳动作策略和奖励函数解决多智能体合作下的多个子问题，并采用分散式训练方法相结合的迁移学习机制来加速收敛并提高吞吐量、延迟、丢包率等性能，模拟实验表明 MADRL-MR 方法可以建立更智能的组播路由。

May, 2023

本文设计和评估了一个深度强化学习代理，该代理优化路由并自动适应当前交通条件，提出量身定制的配置以尝试最小化网络延迟，实验表现出极具潜力的性能与相较于传统优化算法的重要操作优势。

Sep, 2017

本篇论文提出在 Deep Reinforcement Learning 技术中，将 Graph Neural Networks 集成进 DRL 代理中，以解决网络拓扑的泛化问题，并在路由优化的用例中测试并评估其性能，结果表明，在未曾训练过的网络拓扑中，DRL+GNN 代理能够胜过目前最先进的解决方案。

Oct, 2019

本文提出了一种可扩展的强化学习方法，用于同时路由和频谱访问无线自组网中的信号传输，根据邻居节点的地理位置信息智能地制定联合路由和频谱分配决策。

Dec, 2020

本文采用深度强化学习（DRL）方法设计了一种基于软件定义网络（SDN）的智能组播路由算法 DRL-M4MR，该算法将最优组播路由问题视为多目标优化问题，通过构建组播树状态矩阵、链路带宽矩阵、链路延迟矩阵和链路丢包率矩阵作为 DRL 代理的状态空间，设计单步和最终奖励函数以指导智能构建最优组播树。实验结果表明，相比现有算法，DRL-M4MR 构建的组播树在训练后能够获得更好的带宽、延迟和丢包率性能，并且它能够在动态网络环境下做出更具智能的组播路由决策。

Jul, 2022

这篇论文介绍了基于持续的深度强化学习的低轨卫星星座分散路由的完整解决方案，采用多智能体方法，其中每个卫星作为一个独立的决策制定智能体，通过从附近的智能体接收的反馈来获取环境的有限知识。

May, 2024

本文提出了一种基于强化学习（RL）的无模型和数据驱动路径选择策略，结合图神经网络（GNN）的多智能体 RL 框架，探索了中央化，联合和合作学习三种部署范式，模拟结果表明该算法在分组传输延迟和负载方面优于一些现有的基准算法。

Jul, 2021

该研究提出了一种基于深度分层强化学习的 SDN 智能多播路由算法来解决现有算法存在的问题，并构建了信息特征的状态空间和不同的行动空间。此外，还开发了可区分单步节点行动和多步行动向多目标节点的替代奖励策略来加速构建最优多播树的智能代理。

May, 2023

提出一种抵御干扰攻击的无线网络建模方案，通过干扰感知的路由协议和基于深度强化学习的分布式合作框架实现有效通讯以及网络安全防御，并优化吞吐量，能效，时延和安全指标。通过实验表明，提出的方案在对抗干扰攻击和实现优化吞吐量方面具有很好的鲁棒性和有效性。

Oct, 2019