孙鹏浩 兰巨龙 申 涓 胡宇翔

(解放军战略支援部队信息工程大学 郑州 450002)

随着当前互联网体系与经济社会的深度融合，为满足社会泛在通信、工业生产、生活娱乐等方面不断增长的需求，现代信息网络的规模不断增长，业务种类日趋丰富.在此背景下，信息网络上的流量在信息量规模、流量复杂度和时空分布动态性上也经历了高速增长.为此，网络运营商不断更新网络设备来适应高速增长的流量需求.然而，单纯的硬件更新换代面临着成本高、周期长、灵活性差等问题.相反，作为网络性能的重要支撑部分，网络路由协议等网络中的“软构件”更新缓慢[1].目前这种软硬件迭代速率失衡的现状正引起网络运营商的关注，网络“软构件”升级的研究也在业界广泛开展[2].

网络路由的优化问题是NP难问题[3].传统的路由设计方案通常基于网络流量特征的人工建模，并在此基础上有针对性地设计路由策略[4].然而，当前网络流量具有复杂的时空分布波动性，人工建模困难度极大提升.例如，许多基于模型的网络路由优化研究[5-7]都是针对特定网络场景或者特定假设的流量模型进行求解，其方法由于假设本身带来的误差以及模型与真实网络的区别造成所提出的方案难以在真实网络场景中取得较好的路由效果.随着软件定义网络(software-defined networking, SDN)等新型网络架构的发展[8-9]和近年来人工智能(artificial intelligence, AI)技术的不断成熟，基于AI的自动化网络策略生成正受到业界的广……