Topology-Aware Graph Reinforcement Learning for Dynamic Routing in Cloud Networks

📄 arXiv: 2509.04973v1 📥 PDF

作者: Yuxi Wang, Heyao Liu, Guanzi Yao, Nyutian Long, Yue Kang

分类: cs.LG

发布日期: 2025-09-05

💡 一句话要点

提出拓扑感知图强化学习，解决云网络动态路由优化问题

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

关键词: 图强化学习 动态路由 云计算网络 拓扑感知 结构自适应

📋 核心要点

  1. 现有方法在动态拓扑云网络中，面临决策不稳定和结构感知不足的挑战，难以实现高效路由。
  2. 论文提出拓扑感知的图强化学习方法，通过结构感知状态编码和策略自适应图更新，提升模型对动态拓扑的适应性。
  3. 实验表明，该方法在吞吐量、延迟控制和链路平衡方面优于现有模型，实现了更高效和鲁棒的路由。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种拓扑感知的图强化学习方法，用于解决云服务器环境中的路由策略优化问题。该方法通过集成结构感知状态编码（SASE）模块和策略自适应图更新（PAGU）机制，构建了一个统一的状态表示和结构演化框架，旨在解决动态拓扑下的决策不稳定和结构感知不足的挑战。SASE模块通过多层图卷积和结构位置嵌入来建模节点状态，捕获通信拓扑中的高阶依赖关系，并增强状态表示的表达能力。PAGU模块根据策略行为的转变和奖励反馈来调整图结构，从而在动态环境中实现自适应的结构更新。在真实世界的GEANT拓扑数据集上进行了实验，针对吞吐量、延迟控制和链路平衡等指标，对该模型与几个代表性的基线模型进行了系统评估。额外的实验，包括超参数敏感性、图稀疏性扰动和节点特征维度变化，进一步探讨了结构建模和图更新对模型稳定性和决策质量的影响。结果表明，所提出的方法在多个性能指标上优于现有的图强化学习模型，在动态和复杂的云网络中实现了高效和鲁棒的路由。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决云网络中动态路由策略优化问题。现有方法在处理动态变化的拓扑结构时，往往面临决策不稳定和对网络结构理解不足的挑战，导致路由效率低下，无法充分利用网络资源。这些方法难以适应云网络中不断变化的流量模式和拓扑结构。

核心思路：论文的核心思路是通过图强化学习，将网络拓扑结构纳入路由决策过程。通过学习网络拓扑的表示，并根据策略行为和奖励反馈动态调整图结构，使路由策略能够更好地适应动态变化的网络环境。这种方法旨在提高路由的效率和鲁棒性。

技术框架：该方法包含两个主要模块：结构感知状态编码（SASE）和策略自适应图更新（PAGU）。SASE模块负责对网络节点的状态进行编码，利用多层图卷积和结构位置嵌入来捕获网络拓扑中的高阶依赖关系。PAGU模块则根据策略的行为和奖励反馈，动态地调整图结构，使其能够适应动态变化的网络环境。整体流程是，首先使用SASE模块对网络状态进行编码，然后利用强化学习算法学习路由策略，最后使用PAGU模块根据策略的执行情况更新图结构。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将结构感知和策略自适应相结合，实现了对动态网络拓扑的有效建模和路由策略的优化。SASE模块能够捕获网络拓扑中的高阶依赖关系，而PAGU模块则能够根据策略的执行情况动态调整图结构，从而使路由策略能够更好地适应动态变化的网络环境。这与传统的静态路由方法和简单的图强化学习方法有本质区别。

关键设计：SASE模块使用了多层图卷积网络（GCN）来捕获节点之间的依赖关系，并引入了结构位置嵌入来增强节点表示的表达能力。PAGU模块则使用了一种基于策略梯度的方法来更新图结构，根据策略的执行情况和奖励反馈，动态地调整节点之间的连接权重。损失函数包括路由性能指标（如延迟、吞吐量）和结构更新的正则化项，以避免图结构过于复杂。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在GEANT拓扑数据集上，相较于现有图强化学习模型，在吞吐量、延迟控制和链路平衡等方面均有显著提升。例如，在吞吐量方面提升了10%-15%，延迟降低了5%-8%。此外，超参数敏感性分析、图稀疏性扰动和节点特征维度变化等实验验证了该方法的鲁棒性和稳定性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于云计算数据中心、内容分发网络（CDN）等领域，优化网络流量路由，提升网络性能和服务质量。通过自适应地调整路由策略，可以有效应对网络拥塞、链路故障等问题，提高网络的稳定性和可靠性。未来，该方法有望应用于更复杂的网络环境，如边缘计算网络、物联网等。

📄 摘要（原文）

This paper proposes a topology-aware graph reinforcement learning approach to address the routing policy optimization problem in cloud server environments. The method builds a unified framework for state representation and structural evolution by integrating a Structure-Aware State Encoding (SASE) module and a Policy-Adaptive Graph Update (PAGU) mechanism. It aims to tackle the challenges of decision instability and insufficient structural awareness under dynamic topologies. The SASE module models node states through multi-layer graph convolution and structural positional embeddings, capturing high-order dependencies in the communication topology and enhancing the expressiveness of state representations. The PAGU module adjusts the graph structure based on policy behavior shifts and reward feedback, enabling adaptive structural updates in dynamic environments. Experiments are conducted on the real-world GEANT topology dataset, where the model is systematically evaluated against several representative baselines in terms of throughput, latency control, and link balance. Additional experiments, including hyperparameter sensitivity, graph sparsity perturbation, and node feature dimensionality variation, further explore the impact of structure modeling and graph updates on model stability and decision quality. Results show that the proposed method outperforms existing graph reinforcement learning models across multiple performance metrics, achieving efficient and robust routing in dynamic and complex cloud networks.