(清华大学计算机科学与技术系 北京 100084) (liucheny19@mails.tsinghua.edu.cn)
出版日期: 2020-04-01基金资助:国家自然科学基金项目(61625203,61832013)；国家重点研发计划项目(2017YFB0801701)A Survey on Machine Learning Based Routing Algorithms
Liu Chenyi, Xu Mingwei, Geng Nan, Zhang Xiang(Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University, Beijing 100084)
Online: 2020-04-01Supported by:This work was supported by the National Natural Science Foundation of China (61625203, 61832013) and the National Key Research and Development Plan of China (2017YFB0801701).摘要/Abstract
摘要： 互联网的飞速发展催生了很多新型网络应用，其中包括实时多媒体流服务、远程云服务等.现有尽力而为的路由转发算法难以满足这些应用所带来的多样化的网络服务质量需求.随着近些年将机器学习方法应用于游戏、计算机视觉、自然语言处理获得了巨大的成功，很多人尝试基于机器学习方法去设计智能路由算法.相比于传统数学模型驱动的分布式路由算法而言，基于机器学习的路由算法通常是数据驱动的，这使得其能够适应动态变化的网络环境以及多样的性能评价指标优化需求.基于机器学习的数据驱动智能路由算法目前已经展示出了巨大的潜力，未来很有希望成为下一代互联网的重要组成部分.然而现有对于智能路由的研究仍然处于初步阶段.首先介绍了现有数据驱动智能路由算法的相关研究，展现了这些方法的核心思想和应用场景并分析了这些工作的优势与不足.分析表明，现有基于机器学习的智能路由算法研究主要针对算法原理,这些路由算法距离真实环境下部署仍然很遥远.因此接下来分析了不同的真实场景智能路由算法训练和部署方案并提出了2种合理的训练部署框架以使得智能路由算法能够低成本、高可靠性地在真实场景被部署.最后分析了基于机器学习的智能路由算法未来发展中所面临的机遇与挑战并给出了未来的研究方向.
参考文献
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| [1] | 吴宗友, 白昆龙, 杨林蕊, 王仪琦, 田英杰. 电子病历文本挖掘研究综述[J]. 计算机研究与发展, 2021, 58(3): 513-527. |
| [2] | 廖海斌, 徐斌. 基于性别和年龄因子分析的鲁棒性人脸表情识别[J]. 计算机研究与发展, 2021, 58(3): 528-538. |
| [3] | 付章杰, 李恩露, 程旭, 黄永峰, 胡雨婷. 基于深度学习的图像隐写研究进展[J]. 计算机研究与发展, 2021, 58(3): 548-568. |
| [4] | 古天龙, 冯旋, 李龙, 包旭光, 李云辉. 基于社会新闻数据集的伦理行为判别方法[J]. 计算机研究与发展, 2021, 58(2): 253-263. |
| [5] | 陈晋音, 陈奕芃, 陈一鸣, 郑海斌, 纪守领, 时杰, 程瑶. 面向深度学习的公平性研究综述[J]. 计算机研究与发展, 2021, 58(2): 264-280. |
| [6] | 李金鹏, 张闯, 陈小军, 胡玥, 廖鹏程. 自动文本摘要研究综述[J]. 计算机研究与发展, 2021, 58(1): 1-21. |
| [7] | 孟子尧, 谷雪, 梁艳春, 许东, 吴春国. 深度神经架构搜索综述[J]. 计算机研究与发展, 2021, 58(1): 22-33. |
| [8] | 于畅, 王雅文, 林欢, 宫云战. 基于故障检测上下文的等价变异体识别算法[J]. 计算机研究与发展, 2021, 58(1): 83-97. |
| [9] | 朱泓睿, 元国军, 姚成吉, 谭光明, 王展, 户忠哲, 张晓扬, 安学军. 分布式深度学习训练网络综述[J]. 计算机研究与发展, 2021, 58(1): 98-115. |
| [10] | 李双峰. TensorFlow Lite：端侧机器学习框架[J]. 计算机研究与发展, 2020, 57(9): 1839-1853. |
| [11] | 陈珂锐, 孟小峰. 机器学习的可解释性[J]. 计算机研究与发展, 2020, 57(9): 1971-1986. |
| [12] | 丁成诚, 陶蔚, 陶卿. 一种三参数统一化动量方法及其最优收敛速率[J]. 计算机研究与发展, 2020, 57(8): 1571-1580. |
| [13] | 贺一笑, 庞明, 姜远. 蒙德里安深度森林[J]. 计算机研究与发展, 2020, 57(8): 1594-1604. |
| [14] | 林培光, 周佳倩, 温玉莲. SCONV：一种基于情感分析的金融市场趋势预测方法[J]. 计算机研究与发展, 2020, 57(8): 1769-1778. |
| [15] | 李冬梅, 张扬, 李东远, 林丹琼. 实体关系抽取方法研究综述[J]. 计算机研究与发展, 2020, 57(7): 1424-1448. |
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