柔軟で一般化可能な強化学習フレームワークFlagVNEによるネットワークリソース割当

FlagVNEは、仮想ノードと物理ノードの共同選択を可能にする双方向アクションベースのMDPモデリングアプローチを提案し、探索の柔軟性を向上させる。また、メタ強化学習ベースの一般化可能な学習手法と段階的なカリキュラム学習戦略を導入し、様々なサイズの仮想ネットワークリクエストに対する高い適応性を実現する。