基于KSP与Dueling DQN的电力通信光缆光路智能迂回方法

目前电力通信光缆光路迂回选路的传统方法是人工决策,效率低下,导致电力通信业务恢复较慢.为此,提出了一种基于KSP(K条最短路径)与Dueling DQN(竞争深度Q学习网络)的电力通信光缆光路智能迂回方法.使用电力通信光缆网络拓扑信息以及光缆类型、同沟道情况、光缆长度、光缆芯数等数据,通过KSP算法寻找K条最短迂回路径,然后采用Dueling DQN评估每条迂回路径的风险值并实现路由选择.将所提方法与传统KSP算法、Nature DQN算法的效果进行对比,该算法光缆光路智能迂回准确率达到99.5％,决策时间缩减至秒级....

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Published in浙江电力 Vol. 41; no. 12; pp. 114 - 122
Main Authors 陆怡菲, 顾君佳, 沈昊骢, 吴媖, 潘俊姚, 邢旭亮
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 国网浙江省电力有限公司嘉兴供电公司,浙江 嘉兴 314000 25.12.2022
Subjects
电力通信光缆
光路迂回
Dueling DQN
最短路径
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ISSN1007-1881
DOI10.19585/j.zjdl.202212014

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Summary:目前电力通信光缆光路迂回选路的传统方法是人工决策,效率低下,导致电力通信业务恢复较慢.为此,提出了一种基于KSP(K条最短路径)与Dueling DQN(竞争深度Q学习网络)的电力通信光缆光路智能迂回方法.使用电力通信光缆网络拓扑信息以及光缆类型、同沟道情况、光缆长度、光缆芯数等数据,通过KSP算法寻找K条最短迂回路径,然后采用Dueling DQN评估每条迂回路径的风险值并实现路由选择.将所提方法与传统KSP算法、Nature DQN算法的效果进行对比,该算法光缆光路智能迂回准确率达到99.5％,决策时间缩减至秒级.
ISSN:1007-1881
DOI:10.19585/j.zjdl.202212014