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采访王天福：用于网络资源分配的强化学习框架
在 IJCAI 2024 接受的论文 FlagVNE：一种灵活且可推广的网络资源分配强化学习框架中，王天福、范其林、王超、杨龙、丁磊磊、袁静和熊辉介绍了一种解决资源分配问题的框架。在这次采访中，王天福向我们详细介绍了他们的框架，[…]
来源:ΑΙhub在 IJCAI 2024 接受的论文《FlagVNE：一种灵活且可推广的网络资源分配强化学习框架》中，王天福、范其林、王超、杨龙、丁磊磊、袁静和熊辉介绍了一种解决资源分配问题的框架。在这次采访中，王天福向我们详细介绍了他们的框架、他们的研究意义以及他们下一步的计划。
FlagVNE：一种灵活且可推广的网络资源分配强化学习框架 IJCAI 2024您论文中的研究主题是什么？
我们的论文重点介绍如何使用强化学习 (RL) 框架解决资源分配问题，特别是在网络虚拟化领域，称为虚拟网络嵌入 (VNE)。VNE 涉及将虚拟网络请求有效地映射到物理基础设施上。然而，现有的基于强化学习的 VNE 方法受到单向动作设计和一刀切的训练策略的限制，导致可搜索性和通用性受限。在本文中，我们提出了一个灵活且可通用的强化学习框架 FlagVNE，以提高网络管理效率并提高互联网提供商的收入。
您能告诉我们您的研究的意义以及为什么这是一个有趣的研究领域吗？
我们的研究对网络管理、云计算和 5G 网络等具有重要意义，其中有效的资源分配对于满足用户需求和成本效益至关重要。这个领域既有前景又具有挑战性，因为它解决了一个复杂且影响深远的 NP 难组合优化问题。借助可以学习有效解决策略的强化学习框架，我们旨在提高 VNE 解决方案的灵活性、效率和通用性，从而提高互联网服务提供商的服务质量和资源利用率。