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标题: 基于多重算法的医院加强型50G全光网络设计与实践：构建聪明医疗新基石（下 [打印本页]

作者: 惊雷无声 时间: 2025-2-16 06:40
标题: 基于多重算法的医院加强型50G全光网络设计与实践：构建聪明医疗新基石（下

四、关键算法在医院 50G 全光网络中的应用场景

4.1 智能流量调度算法

4.1.1 基于 DQN 的流量分类

深度 Q 网络（DQN）是一种将深度学习与 Q 学习相结合的算法，它在医院 50G 全光网络的流量分类中发挥着重要作用。其核心原理是通过构建深度神经网络来逼近 Q 值函数，从而实现对复杂状态空间的有用处理。在医院网络环境中，状态空间包含了网络的各种及时信息，如带宽使用率、延迟、丢包率等；动作空间则是对不同类型业务流量的标记决议，即决定将某个流量标记为何种 DSCP 优先级。
在实现基于 DQN 的流量分类时，首先需要构建一个深度神经网络模子。该模子的输入层接收网络状态信息，包括当前网络的带宽使用情况、各个链路的延迟、不同业务的流量负载等。通过多层隐蔽层对输入信息进行特性提取和抽象，最终在输出层输出每个动作对应的 Q 值，即对不同 DSCP 优先级标记的预期收益。
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