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基于深度强化学习方法的拥塞控制研究的任务书
一、选题背景
网络的高效性对于现代社会的各种行业和日常生活都至关重要。然而，网络是分布式系统，网络拥塞是一个普遍存在的问题，可能会导致网络性能的下降和客户满意度的降低。因此，拥塞控制技术是一项重要的研究领域。目前，拥塞控制已有许多成熟的算法和协议被提出，但是它们的性能和鲁棒性仍然需要改进。
深度强化学习技术最近在许多领域表现出色，如语音识别、图像识别和游戏智能等。神经网络是深度强化学习方法的核心功能，通过学习网络中的权重来提高神经网络的性能。近年来，深度强化学习应用于拥塞控制的研究已经开始展现出它的优势，取得了令人鼓舞的结果。因此，本文将基于深度强化学习技术研究拥塞控制方法。
二、研究目的及意义
本研究旨在提出一种基于深度强化学习方法的拥塞控制算法。利用深度强化学习技术，可以在各种网络拓扑结构和负载情况下学习到最优的拥塞控制策略，并使网络维持在较高的吞吐量和较低的网络时延之间。提出该算法有以下目的和意义：
1.提高网络效率和鲁棒性。
2.提高网络的可扩展性和适应性。
3.提高网络的性能和可靠性。
4.为网络拥塞控制提供一种新的思路和方法。
三、研究内容
1.拥塞控制的基础知识：介绍拥塞控制的基本概念、算法和协议。包括端到端拥塞控制、网络拥塞控制和基于反馈控制的拥塞控制等。
2.深度强化学习的基础知识：介绍深度学习和强化学习的基本概念，以及深度强化学习的基本构成部分和工作流程。
3.本文提出的基于深度强化学习的拥塞控制算法：设计和实现基于深度强化学习的拥塞控制模型，包括神经网络的架构、损失函数、优化器、强化学习策略等。
4.实验设计和分析：使用经典网络模拟平台，如ns3，展示拥塞控制算法的性能并进行对比分析。使用网络等效仿真工具，如Matlab，分析和评估网络的性能。
四、研究方法
1.系统化学习拥塞控制和深度强化学习的基础知识和发展历程。
2.分析各种拥塞控制算法和深度强化学习技术，结合实际应用场景，确定本文的研究方向。
3.设计和实现基于深度强化学习的拥塞控制模型，并进行实验。在模型训练和测试中，采用多策略训练、模拟退火等优化策略。
4.在模拟平台ns3上进行算法的性能测试，并使用Matlab对网络速率、时延和吞吐量等性能指标进行评估。
五、预期结果和可行性分析
本文预期结果为：提出并实现了一种新的基于深度强化学习的拥塞控制算法。在模拟平台和仿真实验中，该算法可以显著的提高网络的吞吐量和鲁棒性，在不同的网络拓扑结构和负载情况下都能达到良好的效果。
可行性分析：网络是一个复杂的分布式系统，由于它的动态性和不确定性，拥塞控制一直是一个极具挑战性的问题。但是，近年来随着深度强化学习的发展，许多网络拥塞控制问题都可以通过神经网络来处理。本文提出的基于深度强化学习的拥塞控制算法是合理和可行的。
六、研究进度安排
第一、二月：拟定研究计划和方案，并阅读相关文献。
第三、四月：设计和实现基于深度强化学习的拥塞控制模型，并对模型进行训练和测试。
第五、六月：在网络仿真平台和实际网络中进行该算法的性能测试，并对结果进行分析和评估。
第七、八月：编写论文和进行检查修改。
七、参考文献
1.刘谋，等。基于深度强化学习的网络拥塞控制方法。计算机应用研究，2020年，37(1):151-156。
2.史德涛，等。基于深度Q网络的TCP改进。计算机科学，2020年，37(7):31-38。
3.NazmulHossain，JunaidQadir。基于深度强化学习的TCP算法。计算机网络，2018年，129:498-510.
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5.贺锦，等。基于深度强化学习的拥塞控制方法。计算机技术与发展，2019年，29(2):137-146。