【摘要】命名数据网络由于缓存的作用及多路径和多播的传输特点，使得传统的拥塞控制策略不再适用｡从命名数据网络转发策略的角度出发，结合强化学习中的Sarsa(λ)算法，提出了一种以最小时延为目标的拥塞控制算法｡该算法考虑了链路延迟和中断的影响，利用NDN中路由节点的计算和学习能力，使用Sarsa(λ)算法实现命名数据网络中网络包的智能转发｡在基于ns-3的ndnSIM仿真平台下进行性能测试，并和已有的采用滑窗机制的Best route算法、Multicast算法和RF算法做比较｡仿真结果表明，提出的智能转发策略能有效增加网络的数据递交率，减少丢包数量和网络平均时延，有效地减少拥塞｡
【关键词】命名数据网络；拥塞控制；强化学习；Sarsa(λ)算法；
【作者】王亚东；张悦；陈延祥；张宇
