Service Function Chains

Transformer RL 优化 6G 网络功能链划分

研究人员开发了一个新的基于 Transformer 的 Actor-Critic 强化学习框架，以应对未来 6G 网络中服务功能链 (SFC) 划分的挑战。该方法利用自注意力机制对虚拟化网络功能 (VNF) 之间的相互依赖性进行建模，从而实现更高效、可扩展的网络服务配置。该框架还结合了 epsilon-LoPe 探索策略和渐进回报归一化，以提高训练稳定性和收敛性，并在模拟中展示出优于现有方法的性能。