A Novel Reinforcement Learning Routing Algorithm for Congestion Control in Complex Networks

📄 arXiv: 2401.00297v1 📥 PDF

作者: Seyed Hassan Yajadda, Farshad Safaei

分类: cs.NI, cs.LG

发布日期: 2023-12-30

备注: 15 pages, 8 figures, under review at Journal of Systems Science & Complexity

💡 一句话要点

提出一种基于强化学习的路由算法，用于复杂网络拥塞控制。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 强化学习 路由算法 拥塞控制 复杂网络 网络优化

📋 核心要点

  1. 复杂网络中的通信面临拥塞挑战，现有方法难以在优化路径长度的同时有效控制拥塞。
  2. 提出一种基于强化学习的路由算法，通过学习优化策略，实现拥塞控制和路径长度的平衡。
  3. 实验结果表明，该方法在多种网络拓扑下均能有效提升网络吞吐量并降低节点拥塞。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种利用强化学习的路由算法，旨在解决复杂网络中的拥塞控制问题，并优化基于最短路径算法的路径长度。该方法旨在提升网络吞吐量。研究表明，该方法不仅在Barabási-Albert无标度网络中有效，而且在Watts-Strogatz（小世界）网络和Erdös-Rényi（随机）网络等其他网络模型中也有效。仿真实验结果表明，在各种流量场景和网络拓扑中，该方法可以将效率指标提高高达30%，同时将最大节点拥塞降低五倍。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决复杂网络中日益严重的拥塞问题。现有路由算法在拥塞控制和优化路径长度方面存在局限性，难以同时满足低延迟和高吞吐量的需求。尤其是在流量快速增长的情况下，网络拥塞容易迅速蔓延，影响整体性能。

核心思路：论文的核心思路是利用强化学习算法，让网络节点通过与环境的交互学习最优的路由策略。通过奖励机制鼓励选择更短且拥塞更少的路径，从而在全局范围内实现流量的均衡分配，避免拥塞节点的出现。

技术框架：该算法框架主要包含以下几个模块：1) 状态表示：定义网络节点的状态，例如队列长度、链路利用率等；2) 动作空间：定义节点可以选择的路由动作，例如选择不同的邻居节点作为下一跳；3) 奖励函数：设计奖励函数，鼓励选择短路径和低拥塞路径，惩罚选择长路径和高拥塞路径；4) 强化学习算法：使用合适的强化学习算法（具体算法未知）训练路由策略。

关键创新：该方法的核心创新在于将强化学习应用于复杂网络的路由决策，使其能够自适应地学习和优化路由策略，从而更好地应对动态变化的流量模式和网络拓扑。与传统的静态路由算法相比，该方法具有更强的鲁棒性和适应性。

关键设计：论文中未明确给出强化学习算法的具体选择和参数设置。奖励函数的设计是关键，需要仔细权衡路径长度和拥塞程度的影响。状态表示的选择也会影响算法的性能，需要选择能够充分反映网络状态的特征。

📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的强化学习路由算法在多种网络拓扑（包括Barabási-Albert、Watts-Strogatz和Erdös-Rényi网络）下均表现出色。与现有方法相比，该算法可以将效率指标提高高达30%，同时将最大节点拥塞降低五倍，显著提升了网络性能。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种复杂网络，如互联网、社交网络、交通网络等。通过优化路由策略，可以提高网络的服务质量，降低延迟，提升用户体验。此外，该方法还可以用于智能交通系统，优化车辆的行驶路线，缓解交通拥堵。

📄 摘要（原文）

Despite technological advancements, the significance of interdisciplinary subjects like complex networks has grown. Exploring communication within these networks is crucial, with traffic becoming a key concern due to the expanding population and increased need for connections. Congestion tends to originate in specific network areas but quickly proliferates throughout. Consequently, understanding the transition from a flow-free state to a congested state is vital. Numerous studies have delved into comprehending the emergence and control of congestion in complex networks, falling into three general categories: soft strategies, hard strategies, and resource allocation strategies. This article introduces a routing algorithm leveraging reinforcement learning to address two primary objectives: congestion control and optimizing path length based on the shortest path algorithm, ultimately enhancing network throughput compared to previous methods. Notably, the proposed method proves effective not only in Barabási-Albert scale-free networks but also in other network models such as Watts-Strogatz (small-world) and Erdös-Rényi (random network). Simulation experiment results demonstrate that, across various traffic scenarios and network topologies, the proposed method can enhance efficiency criteria by up to 30% while reducing maximum node congestion by five times.