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Policy Optimization Study Based on Evolutionary Learning
  • ISSN号：1001-5965
  • 期刊名称：《北京航空航天大学学报》
  • 时间：0
  • 分类：TP18[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构：[1]College of Information Science and Technology, Donghua University, Shanghai 201620. China, [2]Informatization Office, Donghua University. Shanghai 201620, China, [3]Engineering Research Center of Digitized Textile ＆ Fashion Technology, Ministry of Education, Donghua University, Shanghai 201620, China
  • 相关基金：Foundation items： National Natural Science Foundation of China （No. 60534020） ; Cultivation Fund of the Key Scientific and Technical Innovation Project from Ministry of Education of China （No. 706024） ; International Science Cooperation Foundation of Shanghai, China （No. 061307041）
作者： 刘素平[1,2], 丁永生[1,3]
关键词： 进化学习, 优化, 管理网络, 网络环境, 拍摄时间, 自然选择, 休眠状态, 自我管理, policy-based management , evolution learning , policy optimization
中文摘要：

为了完成一个聪明、自动化的自我管理网络，动态政策配置和选择，被需要。某个政策仅仅适合到某个网络环境。如果网络环境变化，某些政策不适合更多。从而，基于政策的管理应该也让类似的“自然选择”处理。有用政策将被保留，并且失去了他们的有效性的政策被消除。一个政策优化方法基于进化学习被建议。在不同射击时间，当有低率的政策有更低的优先级，和长期的没有射击政策时，有高射击时间的政策的优先级被改进将休眠。因此，为适者生存的策略被认识到，并且度在政策管理自我学习被改进。

英文摘要：

In order to achieve an intelligent and automated self-management network, dynamic policy configuration and selection are needed. A certain policy only suits to a certain network environment. If the network environment changes, the certain policy does not suit any more. Thereby, the policy-based management should also have similar ＂natural selection＂ process. Useful policy will be retained, and policies which have lost their effectiveness are eliminated. A policy optimization method based on evolutionary learning was proposed. For different shooting times, the priority of policy with high shooting times is improved, while policy with a low rate has lower priority, and long-term no shooting policy will be dormant. Thus the strategy for the survival of the fittest is realized, and the degree of self-learning in policy management is improved.

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期刊信息
  • 《北京航空航天大学学报》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:
  • 主办单位:北京航空航天大学
  • 主编：赵沁平
  • 地址：北京市海淀区学院路37号
  • 邮编：100083
  • 邮箱：JBUAA@buaa.edu.cn
  • 电话：010-82315594 82338922
  • 国际标准刊号：ISSN：1001-5965
  • 国内统一刊号：ISSN：11-2625/V
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 第二届全国优秀科技期刊评比三等奖,全国优秀高等学校自然科学学报及教育部优秀科技期...
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘（网络版）,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
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