LEARNET: Reinforcement Learning Based Flow Scheduling for Asynchronous Deterministic Networks

Jonathan Prados-Garzon, Tarik Taleb, Miloud Bagaa

    Tutkimustuotos: Artikkeli kirjassa/konferenssijulkaisussaConference article in proceedingsScientificvertaisarvioitu

    37 Sitaatiot (Scopus)
    388 Lataukset (Pure)

    Abstrakti

    Time-Sensitive Networking (TSN) and Deterministic Networking (DetNet) standards come to satisfy the needs of many industries for deterministic network services. That is the ability to establish a multi-hop path over an IP network for a given flow with deterministic Quality of Service (QoS) guarantees in terms of latency, jitter, packet loss, and reliability. In this work, we propose a reinforcement learning-based solution, which is dubbed LEARNET, for the flow scheduling in deterministic asynchronous networks. The solution leverages predictive data analytics and reinforcement learning to maximize the network operator's revenue. We evaluate the performance of LEARNET through simulation in a fifth-generation (5G) asynchronous deterministic backhaul network where incoming flows have characteristics similar to the four critical 5GQoS Identifiers (5QIs) defined in Third Generation Partnership Project (3GPP) TS 23.501 V16.1.0. Also, we compared the performance of LEARNET with a baseline solution that respects the 5QIs priorities for allocating the incoming flows. The obtained results show that, for the scenario considered, LEARNET achieves a gain in the revenue of up to 45 compared to the baseline solution.

    AlkuperäiskieliEnglanti
    Otsikko2020 IEEE International Conference on Communications, ICC 2020 - Proceedings
    KustantajaIEEE
    Sivumäärä6
    ISBN (elektroninen)9781728150895
    DOI - pysyväislinkit
    TilaJulkaistu - kesäk. 2020
    OKM-julkaisutyyppiA4 Artikkeli konferenssijulkaisussa
    TapahtumaIEEE International Conference on Communications - Virtual Conference, Dublin, Irlanti
    Kesto: 7 kesäk. 202011 kesäk. 2020

    Julkaisusarja

    NimiIEEE International Conference on Communications
    ISSN (painettu)1550-3607
    ISSN (elektroninen)1938-1883

    Conference

    ConferenceIEEE International Conference on Communications
    LyhennettäICC
    Maa/AlueIrlanti
    KaupunkiDublin
    Ajanjakso07/06/202011/06/2020

    Sormenjälki

    Sukella tutkimusaiheisiin 'LEARNET: Reinforcement Learning Based Flow Scheduling for Asynchronous Deterministic Networks'. Ne muodostavat yhdessä ainutlaatuisen sormenjäljen.
    • 5G-FORCE-Taleb

      Taleb, T. (Vastuullinen tutkija), Addad, R. (Projektin jäsen), Amor, A. (Projektin jäsen), Afolabi, I. (Projektin jäsen), Khennouche, H. (Projektin jäsen), Kerfah, I. (Projektin jäsen) & Batouche, A. (Projektin jäsen)

      01/01/201931/03/2021

      Projekti: Business Finland: Other research funding

    • 5G-FORCE: 5G-FORCE

      Costa Requena, J. (Vastuullinen tutkija)

      01/01/201931/03/2021

      Projekti: Business Finland: Other research funding

    • CSN: Customized Software Networking across Multiple Administrative Domains

      Taleb, T. (Vastuullinen tutkija), Addad, R. (Projektin jäsen), Afolabi, I. (Projektin jäsen), Amor, A. (Projektin jäsen), Yu, H. (Projektin jäsen), Kianpisheh, S. (Projektin jäsen), Mariouak, M. (Projektin jäsen), Hellaoui, H. (Projektin jäsen), Sehad, N. (Projektin jäsen), Boudi, A. (Projektin jäsen), El Marai, O. (Projektin jäsen), Shokrnezhad, M. (Projektin jäsen), Bagaa, M. (Projektin jäsen), Maity, I. (Projektin jäsen), Naas, S.-A. (Projektin jäsen), Bekkouche, O. (Projektin jäsen), Benzaid, C. (Projektin jäsen), Kerfah, I. (Projektin jäsen), Mada, B. (Projektin jäsen) & Yang, B. (Projektin jäsen)

      01/09/201731/08/2021

      Projekti: Academy of Finland: Other research funding

    Siteeraa tätä