基于KSP与Dueling DQN的电力通信光缆光路智能迂回方法 - 陆怡菲; 顾君佳; 沈昊骢; 吴媖; 潘俊姚; 邢旭亮 (浙江电力, 2022)
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.