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基于业务差异化传输需求下的电力通信网路由算法
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作者 薛松萍 高德荃 +3 位作者 赵子岩 林彧茜 广泽晶 张大卫 《中国电力》 CSCD 北大核心 2024年第11期183-190,共8页
电力通信网负责传递控制指令、收集状态数据,对保障电网的稳定运作至关重要。针对电力通信网络中多约束条件下的智能路由问题,提出了一种结合消息传递神经网络(message passing neural network,MPNN)与深度强化学习算法的智能路由算法... 电力通信网负责传递控制指令、收集状态数据,对保障电网的稳定运作至关重要。针对电力通信网络中多约束条件下的智能路由问题,提出了一种结合消息传递神经网络(message passing neural network,MPNN)与深度强化学习算法的智能路由算法。通过Tensor flow框架实现,在Open AI Gym构建的模拟环境进行验证。算法在超过8 000次的训练迭代后呈现出显著的性能提升,表现出了较传统最短路径和负载均衡算法更优越的路由选择能力。同时,在新拓扑图的泛化测试和链路故障模拟实验中,也显示出较强的适应性和鲁棒性。 展开更多
关键词 电力通信网 路由优化 消息神经网络 深度强化学习 多约束条件
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