Метод обучения с подкреплением для динамического распределения приоритетов в TSN
Автор: Герасимов В.В.
Журнал: Инфокоммуникационные технологии @ikt-psuti
Рубрика: Сети связи и мультисервисные услуги
Статья в выпуске: 3 (83) т.21, 2023 года.
Бесплатный доступ
В этой статье исследуется возможность использования метода обучения с подкреплением для динамического назначения приоритетов в сетях, чувствительных ко времени. Представленный подход целенаправленно оптимизирует процесс управления временными ограничениями в сети. Используя техники обучения с подкреплением, система самостоятельно корректирует приоритеты в зависимости от требований сетевого трафика. Для достижения этой цели предложены две схемы конфигурации, основанные на стандартах TSN (Time-Sensitive Networking): централизованная и распределенная. Рассмотрев эти схемы, выявим их ограничения, необходимые в удовлетворении требований, близких к реальному времени, и обеспечении строгих гарантий качества обслуживания, учитывая ограничения, применяемые к чувствительной ко времени среде. Также в работе выявляется необходимость использования дополнительного оборудования, централизованного контроллера, для перераспределения приоритетов.
Динамический приоритет, обучение с подкреплением, сети, чувствительные ко времени, крайний срок
Короткий адрес: https://sciup.org/140304959
IDR: 140304959 | DOI: 10.18469/ikt.2023.21.3.03
Список литературы Метод обучения с подкреплением для динамического распределения приоритетов в TSN
- TSN - сети Еthernet, чувствительные ко времени / А.В. Росляков [и др.] // Инфокоммуникационные технологии. 2021. Т. 19, № 2. С. 187-201. DOI: 10.18469/ikt.2021.19.2.07 EDN: WSHBML
- Meng S., Zhu Q., Xia F. Improvement of the dynamic priority scheduling algorithm based on a heapsort // IEEE Access. 2019. Vol. 7. P. 503-510.
- Bulb N.S., Fischer M. Reinforcement learning assisted routing for time-sensitive networks // IEEE GLOBECOM Global Communications Conference. 2022. P. 3863-3868.
- ML-assisted latency assignments in time-sensitive networking / A. Grigorjew [et al.] // IFIP/IEEE International Symposium on Integrated Network Management. Bordeaux, 2021. P. 116-124.
- Panda: reinforcement learning-based priority assignment for multi-proce / H. Lee [et al.] // IEEE Access. 2020. No. 8. P. 185570-185583.
- Стандартизация синхронизируемых по времени сетей TSN / А.В. Росляков [и др.] // Стандарты и качество. 2021. № 4 (1006). С. 29-33. DOI: 10.35400/0038-9692-2021-4-48-53 EDN: UYWULY
- Росляков А.В. СЕТЬ 2030: архитектура, технологии, услуги. М.: ИКЦ "Колос-с", 2022. 278 с.
- When IEEE 802.11 and 5G meet timesensitive networking / M.K. Atiq [et al.] // IEEE Open Journal of the Industrial Electronics Society. 2021. Vol. 3. Р. 14-36. DOI: 10.1109/OJIES.2021.3135524 EDN: RXORAJ
- Коган С. Стандартизация решений и сегментирование транспортного уровня сети 5G // Первая миля. 2021. № 2. C. 40-47. DOI: 10.22184/2070-8963.2021.94.2.40.47 EDN: KUCZTI
- Self-configuration of IEEE 802.1 TSN networks / M. Gutierrez [et al.] // 22nd IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA). Limassol, 2017. P. 1-8.
