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这篇文章主要讨论了基于弹性光管道的通算一体卫星路由优化算法（OISL-DDPG），旨在解决多星及星地间通信和计算系统资源的高度整合与互馈增强问题。以下是文件的核心要点总结：

1. 研究背景与意义：

• 确定性网络技术：对提升低轨卫星光网络服务质量、保障国家基础设施安全、增强信息覆盖能力具有重要意义。

• 通算一体化趋势：未来卫星光网络的发展方向是将算力网络与传输网络融合，以提升业务稳定性和可扩展性。

2. 算法提出：

• OISL-DDPG算法：结合空间环境特性和深度确定性政策梯度（DDPG）算法，提出了一种基于卫星弹性光管道（OISL-OSU）的通算一体卫星路由优化算法。

• 主要目标：解决业务服务资源利用量、计算资源负载均衡和传输资源负载均衡的快速路由收敛计算问题。

3. 业务调度优化模型：

• 多目标整数二次规划问题（MO-IQP）：对业务服务资源利用量、计算资源负载均衡和传输资源负载均衡进行建模，优化目标包括算力资源和带宽资源成本、计算资源使用率方差和QoS的最小时延与丢包率。

• 模型参数与约束：详细定义了包括计算资源需求、带宽成本、链路传输时延等在内的多个参数，并提出了节点选择、路由一致性、ODU分配、保护路由及时延等约束条件。

4. OISL-DDPG算法框架：

• DDPG算法基础：介绍了DDPG算法的Actor-Critic模型、经验回放技术和目标网络软更新策略。

• 算法伪代码：详细列出了OISL-DDPG算法的步骤，包括初始化网络参数、选择动作、获得奖励、存储经验、训练网络及更新参数等。

5. 仿真实验：

• 实验架构：采用基于知识定义网络（KDN）的卫星光网络架构，包括知识平面、控制平面和数据平面。

• 流量生成：选择重力模型（GM）生成卫星网络用户流量，因其通用性、简单性和准确性优于其他方法。

• 星座仿真：基于STK和OMNeT++设计了由1,152颗卫星组成的Walker低地球轨道星座，并测试了不同时间窗口下的网络切片效果。

• 路由规划：在仿真中比较了OISL-DDPG算法与最小跳数算法的性能，结果显示OISL-DDPG算法在链路利用率、链路占用率方面优于最小跳数算法，但时延略有增加。

6. 算法性能评估：

• 优化效果：与多约束最短路径优先（MCSPF）算法相比，OISL-DDPG算法在多个优化目标下的标准化性能值更低。

• QoS性能：仿真结果显示，随着训练步数的增加，OISL-DDPG算法能有效降低网络时延和丢包率，提高吞吐量。

• 综合比较：在高流量强度下，OISL-DDPG算法的吞吐量优于MCSPF算法，且时延和丢包率更低。

7. 结论与展望：

• 研究总结：OISL-DDPG算法通过基于时间窗口的网络切片方案，有效提升了卫星光网络的链路利用率和资源负载均衡能力，同时降低了时延和丢包率。

• 未来展望：随着卫星光网络和算力网络的进一步发展，OISL-DDPG算法有望在实际应用中发挥更大作用，推动通算一体化卫星网络的高效运行。