Zarządzanie przepływem zadań w architekturze SDN z użyciem algorytmów uczenia ze wzmocnieniem

Task Flow Management in SDN Architecture Us ing Reinforcement Learning Algorithms

nr katalogowy: 154871
10.15199/13.2025.6.5

Streszczenie:
W artykule przedstawiono koncepcję zastosowania algorytmów uczenia ze wzmocnieniem (Reinforcement Learning, RL) do zarządzania przepływem zadań w architekturze sieci definiowanej programowo (Software-Defined Networking, SDN). Proponowane podejście pozwala na podejmowanie autonomicznych decyzji dotyczących trasowania oraz offloadingu zadań obliczeniowych w dynamicznych i heterogenicznych środowiskach sieciowych.

Abstract:
The article presents the concept of applying Reinforcement Learning (RL) algorithms for task flow management in Software-Defined Networking (SDN) architecture. The proposed approach enables autonomous decision-making regarding routing and offloading of computational tasks in dynamic and heterogeneous network environments.

Katarzyna Smogór