摘 要
随着网络规模的不断扩大和业务需求的日益复杂，传统网络架构在流量控制方面面临诸多挑战。软件定义网络通过将控制平面与数据平面分离，为动态流量控制提供了新的解决方案。本研究旨在设计一种基于SDN的动态流量控制机制，以提升网络资源利用率和服务质量。研究首先分析了现有流量控制方法的局限性，提出了一种结合深度强化学习和多目标优化的自适应控制算法。该算法能够实时感知网络状态变化，动态调整流量调度策略，并在保证服务质量的同时优化带宽利用率。实验结果表明，与传统方法相比，所提出的机制在网络吞吐量、时延和丢包率等关键性能指标上均有显著提升，特别是在高负载场景下表现出更强的适应性和稳定性。本研究的创新点在于将深度强化学习引入SDN流量控制领域，并设计了兼顾多个优化目标的决策模型。研究成果为大规模网络的智能化管理提供了理论依据和技术支持，对推动SDN在实际环境中的应用具有重要意义。
关键词：软件定义网络；动态流量控制；深度强化学习
目 录
摘 要 1
1 软件定义网络架构与流量控制 2
1.1 软件定义网络的核心组件 2
1.2 传统流量控制机制分析 2
1.3 动态流量控制的必要性 3
2 动态流量控制算法设计 3
2.1 基于QoS的流量调度算法 4
2.2 自适应带宽分配策略 4
2.3 负载均衡优化方法 4
3 动态流量控制实现机制 5
3.1 OpenFlow协议扩展设计 5
3.2 控制器集群协同机制 5
3.3 实时监控与反馈系统 6
4 动态流量控制性能评估 6
4.1 实验环境与测试方案 6
4.2 关键性能指标分析 6
4.3 与传统方法的对比研究 7
5 结论 7
参考文献 9
谢辞 10
