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Optical RL-Gym

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arXiv2025-09-30 收录
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该数据集是一个开源工具包,旨在将强化学习(RL)应用于光网络中的优化问题。它为动态路由、调制和光谱分配(RMSA)使用案例采用了特定的状态表示、动作映射和奖励函数。该数据集的规模涵盖了10节点光网络和14节点NSFNET拓扑结构,其任务包括路由和波长分配(RWA)以及动态路由、调制和光谱分配(RMSA)。

This dataset is an open-source toolkit designed for applying reinforcement learning (RL) to optimization problems in optical networks. It adopts specific state representations, action mappings and reward functions for the use case of dynamic routing, modulation and spectrum assignment (RMSA). The toolkit covers two network topologies: a 10-node optical network and the 14-node NSFNET topology, with its supported tasks including routing and wavelength assignment (RWA) as well as dynamic routing, modulation and spectrum assignment (RMSA).
5,000+
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54 个
任务类型
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