W artykule przedstawiono koncepcję zastosowania algorytmów uczenia ze wzmocnieniem (Reinforcement Learning, RL) do zarządzania przepływem zadań w architekturze sieci definiowanej programowo (Software-Defined Networking, SDN). Proponowane podejście pozwala na podejmowanie autonomicznych decyzji dotyczących trasowania oraz offloadingu zadań obliczeniowych w dynamicznych i heterogenicznych środowiskach sieciowych.
EN
The article presents the concept of applying Reinforcement Learning (RL) algorithms for task flow management in Software-Defined Networking (SDN) architecture. The proposed approach enables autonomous decision-making regarding routing and offloading of computational tasks in dynamic and heterogeneous network environments.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.