摘 要：軟件定義電力物聯(lián)網(wǎng)支持構(gòu)建承載不同業(yè)務(wù)的網(wǎng)絡(luò)切片（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｓｌｉｃｅ，ＮＳ），通過(guò)部署ＮＳ 為具有業(yè)務(wù)需求的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備提供端到端服務(wù)。業(yè)務(wù)ＮＳ 的部署涉及２ 個(gè)互相耦合的問(wèn)題，即虛擬網(wǎng)絡(luò)功能（Ｖｉｒｔｕａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ，ＶＮＦ） 部署和業(yè)務(wù)傳輸路由確定。在海量業(yè)務(wù)需求與動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景中，ＮＳ 部署方案需要根據(jù)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)智能的動(dòng)態(tài)靈活部署。針對(duì)上述問(wèn)題，研究動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景下的切片策略，基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法求解ＶＮＦ 部署和業(yè)務(wù)傳輸路由確定這一復(fù)雜聯(lián)合優(yōu)化問(wèn)題，實(shí)驗(yàn)證明所提策略能根據(jù)目前的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)靈活地改變部署方案，控制業(yè)務(wù)路由平均能量損耗、平均可靠性和平均剩余帶寬占有率，提高了網(wǎng)絡(luò)整體傳輸性能。

關(guān)鍵詞：軟件定義電力物聯(lián)網(wǎng)；切片；虛擬網(wǎng)絡(luò)功能；路由；深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)

中圖分類(lèi)號(hào)：ＴＭ７３ 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：Ａ 開(kāi)放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（ＯＳＩＤ）：

文章編號(hào)：１００３－３１０６（２０２４）０６－１３８０－０８

０ 引言

電力物聯(lián)網(wǎng)［１］是物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在智能電網(wǎng)中應(yīng)用的產(chǎn)物。近年來(lái)，電力物聯(lián)網(wǎng)規(guī)模不斷增大，承載的業(yè)務(wù)種類(lèi)也日益繁多，導(dǎo)致業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。在這種情況下，為給眾多物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備提供服務(wù)，供應(yīng)商需要頻繁更換硬件設(shè)備、分配帶寬資源等。然而事實(shí)上，更換硬件設(shè)備的成本高，而且軟硬件耦合［２］、網(wǎng)絡(luò)封閉化，使得服務(wù)成本高昂、服務(wù)效率低下，給電力物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展帶來(lái)了巨大挑戰(zhàn)。隨著軟件定義網(wǎng)絡(luò)（Ｓｏｆｔｗａｒｅ Ｄｅｆｉｎｅｄ Ｎｅｔｗｏｒｋ，ＳＤＮ）和網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ Ｖｉｒｔｕａｌｉｚａｔｉｏｎ，ＮＦＶ）［３］的出現(xiàn)，網(wǎng)絡(luò)切片（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｓｌｉｃｅ，ＮＳ）［４］應(yīng)運(yùn)而生，研究者們提出了軟件定義電力物聯(lián)網(wǎng)［５］，為解決上述問(wèn)題提供了新的思路。

新思路的關(guān)鍵是：依據(jù)不同電力業(yè)務(wù)需求的特點(diǎn)，將軟件定義電力物聯(lián)網(wǎng)抽象為多個(gè)獨(dú)立的虛擬化邏輯網(wǎng)絡(luò)，即業(yè)務(wù)ＮＳ，ＮＳ 承載具有對(duì)應(yīng)業(yè)務(wù)需求的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備；利用ＮＦＶ 實(shí)現(xiàn)軟硬件解耦，通過(guò)Ｄｏｃｋｅｒ 容器在物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)部署多個(gè)虛擬網(wǎng)絡(luò)功能（Ｖｉｒｔｕａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ，ＶＮＦ）［６］，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備按需激活網(wǎng)關(guān)上的ＶＮＦ，并傳輸業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。借此，軟件定義電力物聯(lián)網(wǎng)可以通過(guò)軟件編程部署業(yè)務(wù)ＮＳ，實(shí)現(xiàn)為物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備靈活提供端到端服務(wù)的目標(biāo)。然而，在ＮＳ 部署過(guò)程中，面臨以下問(wèn)題：一是網(wǎng)絡(luò)中存在多個(gè)網(wǎng)關(guān)，業(yè)務(wù)ＮＳ 承載的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備難以選擇合適的網(wǎng)關(guān)進(jìn)行部署并激活所需的ＶＮＦ；二是物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備在向網(wǎng)關(guān)傳輸業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)時(shí)，使用的路由是基于最短路徑的固定路由，無(wú)法根據(jù)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)動(dòng)態(tài)改變。當(dāng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)量增大時(shí)，可能會(huì)導(dǎo)致鏈路擁塞，降低路由質(zhì)量，從而影響服務(wù)的可靠性。

針對(duì)上述問(wèn)題，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開(kāi)展了面向ＮＳ 部署的相關(guān)研究。Ｇｕａｎ 等［７］采用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論獲取網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫畔?，并通過(guò)定義節(jié)點(diǎn)重要性對(duì)設(shè)備節(jié)點(diǎn)進(jìn)行排序。然后選擇重要性高的設(shè)備來(lái)部署ＶＮＦ，并使用ＫＳＰ 算法計(jì)算多個(gè)ＶＮＦ 之間的傳輸路由，以完成ＮＳ 部署。然而，這項(xiàng)研究不屬于電力物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，并且使用基于最短路徑的傳輸路由，無(wú)法根據(jù)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整。另一方面，王雅倩等［８］研究了電力物聯(lián)網(wǎng)ＮＳ 的ＶＮＦ 部署問(wèn)題，并提出了基于升價(jià)匹配的多階段多對(duì)一部署算法。該算法能夠獲得更小的業(yè)務(wù)服務(wù)總時(shí)延，并滿(mǎn)足時(shí)延敏感業(yè)務(wù)的需求。然而，這項(xiàng)工作并未考慮如何確定業(yè)務(wù)的傳輸路由，因此在實(shí)際應(yīng)用中，ＮＳ 無(wú)法提供端到端的服務(wù)。此外，楊爽等［９］針對(duì)電力物聯(lián)網(wǎng)提出了一種基于模擬退火－粒子群算法的ＮＳ 部署方案。通過(guò)優(yōu)化節(jié)點(diǎn)映射和鏈路映射，該方案能夠得到較好的傳輸路由。然而，在節(jié)點(diǎn)映射過(guò)程中，忽略了節(jié)點(diǎn)種類(lèi)不同和ＶＮＦ 部署位置等因素，與實(shí)際網(wǎng)絡(luò)特點(diǎn)不符。綜上所述，盡管已有關(guān)于電力物聯(lián)網(wǎng)ＮＳ部署的研究，但大多數(shù)工作只關(guān)注單個(gè)問(wèn)題，如ＶＮＦ 部署或傳輸路由確定，而忽略了這兩方面是相互耦合的，且現(xiàn)有的傳輸路由也缺乏智能性。

人工智能是當(dāng)前學(xué)術(shù)界研究的熱點(diǎn)問(wèn)題之一，其中最具代表性的是深度學(xué)習(xí)［１０］、強(qiáng)化學(xué)習(xí)［１１］及深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)［１２］。在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，Ｚｈｏｕ 等［１３］提出了一種基于Ｑｌｅａｒｎｉｎｇ 的路由算法，通過(guò)計(jì)算設(shè)備節(jié)點(diǎn)的剩余能量和深度信息來(lái)選擇Ｑ 值較大的路由，以減少數(shù)據(jù)傳輸時(shí)延。然而，由于實(shí)際網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性，該算法的計(jì)算量較大，難以實(shí)現(xiàn)。在電力通信網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域，向敏等［１４］提出了基于深度學(xué)習(xí)的路由策略，通過(guò)建立鏈路帶寬占用率預(yù)測(cè)模型，計(jì)算不同路由的選擇度，實(shí)驗(yàn)證明選擇的路由能有效減少傳輸時(shí)延。葉萬(wàn)余等［１５］建立了面向電力物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的管理模型，使用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，將電力業(yè)務(wù)傳輸路由的時(shí)延和可靠性作為優(yōu)化目標(biāo)，為業(yè)務(wù)ＮＳ 按需分配鏈路帶寬資源。然而，以上研究都集中在智能方法如何確定路由或分配資源上，而忽略了ＮＳ部署涉及的ＶＮＦ 部署問(wèn)題。因此，在軟件定義電力物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，還缺乏一種能夠系統(tǒng)地、智能地完成ＶＮＦ 部署、傳輸路由確定和資源分配的工作。

本文研究了基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的電力物聯(lián)網(wǎng)動(dòng)態(tài)切片策略，實(shí)現(xiàn)在動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下靈活部署ＮＳ，為物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備提供端到端服務(wù)。首先，簡(jiǎn)要描述了軟件定義電力物聯(lián)網(wǎng)的架構(gòu)和切片部署過(guò)程，通過(guò)ＳＤＮ 控制器管理網(wǎng)絡(luò)，提高業(yè)務(wù)服務(wù)的靈活性和高效性；然后，建立了動(dòng)態(tài)切片策略的數(shù)學(xué)模型，并以平均能量損耗、平均可靠性和平均剩余帶寬占有率為優(yōu)化目標(biāo)，提出深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)切片算法（ＤＲＬ-ＤＳＡ）求解切片策略，該策略能夠根據(jù)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)動(dòng)態(tài)調(diào)整ＮＳ 部署方案，以滿(mǎn)足不同業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)量的需求；最后，通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了所提策略在解決ＶＮＦ 部署和業(yè)務(wù)傳輸路由確定這一聯(lián)合優(yōu)化問(wèn)題的同時(shí)，保障了平均能量損耗、平均可靠性和平均剩余帶寬占有率等性能，實(shí)現(xiàn)了ＮＳ 的動(dòng)態(tài)優(yōu)化部署。

１ 系統(tǒng)架構(gòu)及數(shù)學(xué)模型

１． １ 系統(tǒng)架構(gòu)

軟件定義電力物聯(lián)網(wǎng)的架構(gòu)如圖１ 所示，包括３ 層：物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備層、網(wǎng)關(guān)層和控制器層。在物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備層，多個(gè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備互相連接構(gòu)成Ｍｅｓｈ 網(wǎng)絡(luò)，這些設(shè)備是支持ＳＤＮ 功能，并能夠采集壓力、溫度和聲音等信息的無(wú)線(xiàn)傳感器。網(wǎng)關(guān)層包含一些支持ＳＤＮ 功能的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)，支持使用輕量級(jí)虛擬化技術(shù)如Ｄｏｃｋｅｒ 來(lái)部署ＶＮＦ。物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備采集的數(shù)據(jù)需要傳輸?shù)骄W(wǎng)關(guān)進(jìn)行邊緣計(jì)算?？刂破鲗佑桑樱模慰刂破鹘M成，例如Ｒｙｕ、ＮＯＸ、ＯｐｅｎＤａｙＬｉｇｈｔ 等，控制器負(fù)責(zé)觀測(cè)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際狀態(tài)，確定網(wǎng)關(guān)和傳輸路由，并為相關(guān)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和網(wǎng)關(guān)安裝流表，通過(guò)管理網(wǎng)絡(luò)并控制業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)發(fā)，提高業(yè)務(wù)服務(wù)的靈活性和高效性。此外，從圖中可以看出，軟件定義電力物聯(lián)網(wǎng)中可以存在多個(gè)業(yè)務(wù)ＮＳ。每個(gè)業(yè)務(wù)ＮＳ 承載著具有各自業(yè)務(wù)需求的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，包含若干個(gè)業(yè)務(wù)流，通過(guò)部署業(yè)務(wù)ＮＳ，能夠有效地提供業(yè)務(wù)服務(wù)，提高電力物聯(lián)網(wǎng)的并發(fā)性。當(dāng)部署業(yè)務(wù)ＮＳ 時(shí)，需要從網(wǎng)關(guān)層中為物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備選擇合適的網(wǎng)關(guān)來(lái)激活所需的ＶＮＦ，并確定傳輸路由以傳輸業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。通過(guò)這種方式，軟件定義電力物聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)了為具有業(yè)務(wù)需求的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備提供端到端服務(wù)的目標(biāo)。

所提動(dòng)態(tài)切片策略能根據(jù)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)調(diào)整ＮＳ 部署方案，支持同時(shí)確定ＶＮＦ 部署和傳輸路由；在數(shù)學(xué)模型中，給出了計(jì)算ＮＳ 所需鏈路帶寬資源的方法。通過(guò)優(yōu)化動(dòng)態(tài)ＮＳ 部署方案，能提高網(wǎng)絡(luò)性能，為物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備提高服務(wù)質(zhì)量。

１． ２ 數(shù)學(xué)模型

軟件定義電力物聯(lián)網(wǎng)的節(jié)點(diǎn)集合Ｎ 由物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備集合Ｄ、網(wǎng)關(guān)集合Ｉ、控制器集合Ｂ 組成，即Ｎ ＝Ｄ∪Ｉ∪Ｂ；鏈路集合Ｅ 由物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備之間的鏈路集合ＥＤ 、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備與網(wǎng)關(guān)之間的鏈路集合ＥＩ、網(wǎng)關(guān)與控制器之間的鏈路集合ＥＢ 組成，即Ｅ ＝ ＥＤ ∪ＥＩ∪ＥＢ 。

假設(shè)業(yè)務(wù)ＮＳ 內(nèi)，具有業(yè)務(wù)需求的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備集合為Ｕ，顯然Ｕ-Ｄ，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備節(jié)點(diǎn)ｎｄ ∈Ｕ；可被選擇部署ＶＮＦ 的候選網(wǎng)關(guān)集合為Ｇ，顯然Ｇ-Ｉ，網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)ｎｉ∈Ｇ；物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備ｎｄ 到網(wǎng)關(guān)ｎｉ 的候選路由集合為Ｐｄｉ，第ｋ 條路徑ｐｄｉｋ ∈Ｐｄｉ。在不失一般性的情況下，不指定節(jié)點(diǎn)類(lèi)型而使用節(jié)點(diǎn)時(shí)，用符號(hào)ｎｕ或ｎｖ 表示，符號(hào)ｅｕｖ 表示ｎｕ 與ｎｖ 之間的鏈路，符號(hào)Ｃｕｖ 表示鏈路ｅｕｖ 的剩余帶寬大小。

本文數(shù)學(xué)模型將選擇合適網(wǎng)關(guān)部署ＶＮＦ 和確定物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備到網(wǎng)關(guān)的傳輸路由這２ 個(gè)問(wèn)題互相耦合。

在部署ＮＳ 時(shí)，若網(wǎng)關(guān)ｎｉ 被某具有業(yè)務(wù)需求的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備ｎｄ 選擇以部署ＶＮＦ，則變量ｘｉ ＝ １，否則ｘｉ ＝ ０。當(dāng)ｘｉ ＝ １ 時(shí)，若路由ｐｄｉｋ ∈Ｐｄｉ 被選擇，則變量ｙｄｉｋ ＝ １，否則ｙｄｉｋ ＝ ０；當(dāng)ｘｉ ＝ ０ 時(shí)，變量ｙｄｉｋ ＝ ０。滿(mǎn)足：

ＮＳ 所服務(wù)的業(yè)務(wù)的帶寬需求為ｚ，任意鏈路ｅｕｖ所需帶寬資源為ｂｕｖ：

ｂｕｖ ＝ αｕｖ ｚ， （８）

ｂｕｖ ≤ Ｃｕｖ 。（９）

傳輸路由的能量損耗、可靠性和剩余帶寬占有率是大多數(shù)網(wǎng)絡(luò)研究中的主要問(wèn)題。在軟件定義電力物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)ＮＳ 部署中，保障這３ 個(gè)方面的性能，對(duì)提升端到端服務(wù)質(zhì)量具有重大意義。故本文聯(lián)合上述３ 個(gè)性能構(gòu)建優(yōu)化目標(biāo)。

能量損耗的計(jì)算采用經(jīng)典的二維功耗模型［１６］。規(guī)定任意鏈路ｅｕｖ 的實(shí)際距離為ｌｕｖ ｍ，任意設(shè)備接收ｔ ｂｉｔ 數(shù)據(jù)將消耗式（１０）所示能量，發(fā)送和傳輸ｔ ｂｉｔ數(shù)據(jù)將消耗式（１１）所示能量：

聯(lián)合優(yōu)化目標(biāo)方程如式（１７）所示，令該優(yōu)化目標(biāo)的值越大性能越好。

ｍａｘy ｅ－Ｅａｖｅ ＋ ｒｅｌ ＋ ｗr 。 （１７）

２ 動(dòng)態(tài)切片策略

２． １ 馬爾科夫決策過(guò)程

馬爾科夫決策過(guò)程是對(duì)完全可觀測(cè)環(huán)境進(jìn)行的描述。在使用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)求解前，要把待求解問(wèn)題建模為馬爾科夫決策過(guò)程。馬爾科夫決策過(guò)程包含獎(jiǎng)勵(lì)、決策，可用四元組（Ｓ，ａ，ｒ，Ｓ′）表示，具體如下：

① Ｓ表示所有狀態(tài)的集合。

② ａ 表示選擇的動(dòng)作，從動(dòng)作空間選擇表示。

③ ｒ（Ｓ，ａ，Ｓ′）表示在狀態(tài)Ｓ 下執(zhí)行動(dòng)作ａ，狀態(tài)轉(zhuǎn)移至新?tīng)顟B(tài)Ｓ′時(shí)獲得的獎(jiǎng)勵(lì)。

④ Ｓ′表示執(zhí)行動(dòng)作之后，新?tīng)顟B(tài)的集合。

智能體通過(guò)觀察當(dāng)前環(huán)境狀態(tài)來(lái)選擇動(dòng)作，并將所選動(dòng)作應(yīng)用于環(huán)境中，接著環(huán)境會(huì)給予智能體反饋，包括執(zhí)行動(dòng)作所獲得的獎(jiǎng)勵(lì)和新的狀態(tài)。根據(jù)環(huán)境反饋的獎(jiǎng)勵(lì)和新?tīng)顟B(tài)，智能體做出新的動(dòng)作決策。通過(guò)不斷重復(fù)上述過(guò)程，智能體進(jìn)行訓(xùn)練直到收斂，以達(dá)到理想的結(jié)果。在這個(gè)過(guò)程中，獎(jiǎng)勵(lì)的反饋過(guò)程體現(xiàn)了馬爾科夫決策過(guò)程的特點(diǎn)。

２． ２ 雙深度Ｑ 網(wǎng)絡(luò)算法

常見(jiàn)的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法有兩大類(lèi)［１７］：基于值函數(shù)的學(xué)習(xí)方法和基于策略的學(xué)習(xí)方法。其中，深度Ｑ 網(wǎng)絡(luò)（Ｄｅｅｐ Ｑ-ｎｅｔｗｏｒｋ，ＤＱＮ）［１８］算法和雙深度Ｑ 網(wǎng)絡(luò)（Ｄｏｕｂｌｅ Ｄｅｅｐ Ｑ-ｎｅｔｗｏｒｋ，ＤＤＱＮ）［１９］算法是經(jīng)典的基于值函數(shù)的學(xué)習(xí)方法，適用于具有離散動(dòng)作空間的任務(wù)，符合本場(chǎng)景需求。

傳統(tǒng)ＤＱＮ 算法會(huì)高估某些動(dòng)作的Ｑ 值，導(dǎo)致智能體選擇的動(dòng)作不穩(wěn)定，于是，研究者提出ＤＤＱＮ算法對(duì)其優(yōu)化。ＤＤＱＮ 算法與ＤＱＮ 算法的網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造一致，均由一個(gè)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)和一個(gè)目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)組成。ＤＤＱＮ 算法在選擇下一個(gè)動(dòng)作時(shí)使用訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)來(lái)估計(jì)Ｑ 值，但在評(píng)估下一個(gè)狀態(tài)的最佳動(dòng)作時(shí)使用目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)來(lái)估計(jì)Ｑ 值。計(jì)算如下：

Ｑｔ（Ｓ，ａ） ＝ ｒ ＋ γＱｔ（Ｓ′，ａｒｇｍａｘ ａ′（Ｑ（Ｓ′，ａ′）））。（１８）

目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)與訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)相同但參數(shù)不同的網(wǎng)絡(luò)，用于計(jì)算目標(biāo)Ｑ 值。訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)實(shí)時(shí)更新，目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)每經(jīng)過(guò)固定步數(shù)后更新。參數(shù)更新的依據(jù)是，目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)和訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)之間的Ｑ值平方差反向傳播，計(jì)算如下：

Ｌｏｓｓ ＝ （Ｑｔ（Ｓ，ａ）－ Ｑ（Ｓ，ａ）） ２ 。（１９）

逐步優(yōu)化２ 個(gè)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，直至訓(xùn)練出穩(wěn)定的動(dòng)作價(jià)值函數(shù)，能輸出最優(yōu)計(jì)算方案。

另一方面，ＤＤＱＮ 算法需要大量的數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。故要先構(gòu)造經(jīng)驗(yàn)回放池，將智能體隨機(jī)探索的數(shù)據(jù)以四元組的形式存放其中，當(dāng)存放數(shù)量達(dá)一定值后，智能體才能從池中隨機(jī)抽取樣本輸入網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。從經(jīng)驗(yàn)回放池中隨機(jī)抽取樣本的操作，可以減小所抽樣本之間的相關(guān)性。

２． ３ 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)切片算法

為求解動(dòng)態(tài)切片策略中的ＶＮＦ 部署和傳輸路由確定這一聯(lián)合優(yōu)化問(wèn)題，在ＤＤＱＮ 算法的基礎(chǔ)上，結(jié)合軟件定義電力物聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景，提出ＤＲＬ-ＤＳＡ。算法的整體框架如圖２ 所示。

狀態(tài)空間Ｓ 表示軟件定義電力物聯(lián)網(wǎng)的當(dāng)前狀態(tài)。狀態(tài)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)鏈路描述，包括鏈路的節(jié)點(diǎn)信息、剩余帶寬資源等，計(jì)算如下：

式中：ｎｊ１ 和ｎｊ２ 分別表示第ｊ 條鏈路兩端點(diǎn)，ｃｊ 表示第ｊ 條鏈路的剩余帶寬資源，｜ Ｅ｜ 表示軟件定義電力物聯(lián)網(wǎng)中所有鏈路總數(shù)。

動(dòng)作空間ａ 表示切片部署方案，包含網(wǎng)關(guān)選擇部署ＶＮＦ 結(jié)果和傳輸路由結(jié)果。本文欲縮減動(dòng)作空間來(lái)降低計(jì)算復(fù)雜度，遂使用ｋ-ｓｈｏｒｔｅｓｔ ｐａｔｈｓ 算法，為物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備逐一選擇Ｍ 條到某個(gè)網(wǎng)關(guān)的傳輸路由，并構(gòu)造候選路由集合，計(jì)算如下：

式中： ｜Ｕ｜ 表示ＮＳ 內(nèi)具有業(yè)務(wù)需求的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備總數(shù)， ｜Ｇ ｜表示可能被選擇部署ＶＮＦ 的網(wǎng)關(guān)總數(shù)，ｄ 和ｉ 分別表示設(shè)備序號(hào)和網(wǎng)關(guān)序號(hào)，ｐｄｉｋ 表示候選路由集合中第ｋ 條路徑。

獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)ｒ 由聯(lián)合優(yōu)化目標(biāo)確定，如式（２２）所示。隨著業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)量增大，若當(dāng)前所選的傳輸路由帶寬充足，將會(huì)獲得該獎(jiǎng)勵(lì)，并繼續(xù)訓(xùn)練；否則停止訓(xùn)練。

ｒ ＝ ｅ－Ｅａｖｅ ＋ ｒｅｌ ＋ ｗ。（２２）

智能體為了處理盡可能多的多業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，使每輪迭代的累計(jì)獎(jiǎng)勵(lì)值最大化，將靈活地選擇其他剩余帶寬充足的傳輸路由，這樣同時(shí)保障了平均能量損耗、平均可靠性和平均剩余帶寬占有率。ＤＲＬ-ＤＳＡ 實(shí)現(xiàn)流程如算法１ 所示。

３ 仿真分析

３． １ 仿真環(huán)境及參數(shù)設(shè)計(jì)

仿真環(huán)境使用Ｇｙｍ 框架編寫(xiě)，仿真計(jì)算平臺(tái)為英特爾酷睿ｉ７-１０７００ ＣＰＵ，內(nèi)存為１６ ＧＢ，ＧＰＵ 為ＮＶＩＤＩＡ ＧｅＦｏｒｃｅ ＧＴＸ １６６０ ＳＵＰＥＲ，操作系統(tǒng)為Ｗｉｎｄｏｗｓ １０。

實(shí)驗(yàn)?zāi)M構(gòu)建一個(gè)包含３０ 個(gè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，５ 個(gè)物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)的軟件定義電力物聯(lián)網(wǎng)拓?fù)?。其中業(yè)務(wù)ＮＳ 承載５ 個(gè)具有業(yè)務(wù)需求的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，候選３ 個(gè)可被部署ＶＮＦ 的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)。網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浞植荚冢常埃?ｍ×３００ ｍ 范圍內(nèi)，鏈路帶寬為１ ０００ ～ ２ ５００ Ｂ ／ ｓ，各鏈路的故障率大小為０． ０２ ～ ０． ０９。

本實(shí)驗(yàn)對(duì)比基于最短傳輸路由的ＳＰ 切片算法和基于ＤＱＮ 的Ｂａｓｅｌｉｎｅ 切片算法，通過(guò)設(shè)置不同業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)量進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，分析各個(gè)策略在平均能量損耗、平均可靠性、平均剩余帶寬占有率三方面的性能表現(xiàn)，證明了本文求解出的動(dòng)態(tài)切片策略具有有效性和優(yōu)越性。其中，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)量大小在５１２ ～ １ ０２４ Ｂ ／ ｓ。

設(shè)定模型訓(xùn)練所需的其他參數(shù)值如表１ 所示。

３． ２ 仿真結(jié)果分析

所提ＤＲＬ-ＤＳＡ 切片算法和基于ＤＱＮ 的Ｂａｓｅｌｉｎｅ 切片算法同屬于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，故模型需要若干次重復(fù)訓(xùn)練，直至收斂，才能得到最優(yōu)的動(dòng)態(tài)切片策略，模型累積的獎(jiǎng)勵(lì)值將在一個(gè)小范圍內(nèi)波動(dòng)，基本保持穩(wěn)定。圖３ 展示了二者的獎(jiǎng)勵(lì)值變化，當(dāng)均達(dá)到收斂狀態(tài)時(shí)，ＤＲＬ-ＤＳＡ 獲得的累積獎(jiǎng)勵(lì)值優(yōu)于Ｂａｓｅｌｉｎｅ 算法的累積獎(jiǎng)勵(lì)值。根據(jù)式（２２），證明ＤＲＬ-ＤＳＡ 算法在上述三方面的性能表現(xiàn)更好。

展開(kāi)分析各算法在平均能量損耗、平均可靠性和平均剩余帶寬占有率三方面的表現(xiàn)。

在平均能量損耗方面，各算法求得的切片策略性能如圖４ 所示。由式（１３）可知，平均能量損耗僅和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備到所選網(wǎng)關(guān)之間的實(shí)際距離相關(guān)。隨著業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)量增大，平均能量損耗必然增加。其中，由于ＳＰ 算法的切片策略是基于最短傳輸路由的策略，故其平均能量損耗必然是最小的。Ｂａｓｅｌｉｎｅ 算法和ＤＲＬ-ＤＳＡ 所求的是隨著網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)變換的動(dòng)態(tài)切片策略，為保障網(wǎng)絡(luò)整體的性能，某些狀態(tài)下所選的傳輸路由不是最短的，故其平均能量損耗略高，是正常表現(xiàn)。相比較Ｂａｓｅｌｉｎｅ 算法而言，ＤＲＬ-ＤＳＡ 接近ＳＰ 算法，平均能量損耗更小，性能更好。

在平均可靠性方面，各算法求得的切片策略性能如圖５ 所示。根據(jù)式（１５），平均可靠性與物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備選取的傳輸路由中各鏈路可靠性的乘積相關(guān)。顯然，ＳＰ 算法的切片策略不能根據(jù)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)改變，其平均可靠性保持不變，且僅依據(jù)傳輸路由的最短距離做決策，未考慮保障可靠性，因此表現(xiàn)最差。在某些業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)量下，Ｂａｓｅｌｉｎｅ 算法和ＤＲＬ-ＤＳＡ 的策略一致，但后者在平均可靠性方面表現(xiàn)的上限更高，性能更好。

在平均剩余帶寬占有率方面，各算法求得的切片策略性能如圖６ 所示?？梢钥闯觯?yàn)椋樱?算法的切片策略一直選擇的是同一條傳輸路由，故隨著業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)量增大，其平均剩余帶寬占有率呈線(xiàn)性下降。相反，ＤＲＬ-ＤＳＡ 和Ｂａｓｅｌｉｎｅ 算法改變了切片策略，選擇其他剩余帶寬容量大的傳輸路由，顯著限制了平均剩余帶寬占有率下降的速度，且隨著業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)量增大，二者算法的優(yōu)勢(shì)愈發(fā)明顯。但由于ＤＲＬ-ＤＳＡ 的動(dòng)作更加穩(wěn)定，所以探索的切片策略的平均剩余帶寬占有率要高于Ｂａｓｅｌｉｎｅ 算法探索的切片策略。

４ 結(jié)束語(yǔ)

軟件定義電力物聯(lián)網(wǎng)通過(guò)部署業(yè)務(wù)ＮＳ 滿(mǎn)足海量物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的電力業(yè)務(wù)需求，但傳統(tǒng)的切片策略是基于最短傳輸路由的策略。當(dāng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)量激增時(shí)，傳統(tǒng)的切片策略由于不能根據(jù)當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)靈活改變，將出現(xiàn)可靠性低下、鏈路擁塞等問(wèn)題。針對(duì)上述問(wèn)題，本文提出了基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的電力物聯(lián)網(wǎng)動(dòng)態(tài)切片策略，并引入了ＤＲＬＤＳＡ 來(lái)求解該策略。所提策略能夠同時(shí)確定ＶＮＦ 的部署和傳輸路由，并保證傳輸路由在平均能量損耗、平均可靠性和平均剩余帶寬占有率三方面的性能，實(shí)驗(yàn)證明了該策略的有效性。本策略通過(guò)加入智能體實(shí)現(xiàn)切片的動(dòng)態(tài)部署，為軟件定義電力物聯(lián)網(wǎng)的后續(xù)研究奠定了基礎(chǔ)。

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作者簡(jiǎn)介

辛 銳 男，（１９８３—），碩士，高級(jí)工程師。主要研究方向：大數(shù)據(jù)、人工智能及網(wǎng)絡(luò)安全。

（*通信作者）吳軍英 男，（１９８２—），碩士，高級(jí)工程師。主要研究方向：人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計(jì)算。

薛 冰 女，（１９９９—），碩士研究生。主要研究方向：物聯(lián)網(wǎng)、人工智能。

張鵬飛 男，（１９８５—），碩士，高級(jí)工程師。主要研究方向：物聯(lián)網(wǎng)、自然語(yǔ)言處理。

李艷軍 男，（１９７７—），碩士，正高級(jí)會(huì)計(jì)師。主要研究方向：財(cái)務(wù)、技經(jīng)及大數(shù)據(jù)。

柴守亮 男，（１９８１—），碩士，正高級(jí)工程師。主要研究方向：信息通信和網(wǎng)絡(luò)安全。

王佳楠 男，（１９７４—），碩士，工程師。主要研究方向：物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)及人工智能。

基金項(xiàng)目：河北省省級(jí)科技計(jì)劃資助（２２３１０３０２Ｄ）