基于机器学习的SDN流量工程研究综述

随着软件定义网络（SDN）的兴起以及机器学习方法在分类、预测以及控制任务取得的巨大成功,寻找新的流量工程（TE）技术,自适应、动态地管理或路由网络中的流量,保证服务质量（QoS）以及提升用户体验质量（QoE）成为网络研究热点。首先介绍了SDN基本架构以及SDN流量工程研究内容及目标;其次分析了监督学习与强化学习在SDN流量工程中的应用,分析已有算法的优劣;最后总结了未来研究方向及挑战。