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GraphCC：数据中心拥塞控制的实用图学习方法
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究使用RL框架优化战术网络拥塞控制，通过MARLIN智能体在仿真环境下训练，并在卫星通信和UHF无线电链路中测试。结果显示，MARLIN在战术网络环境中优于传统的TCP Cubic和默认的Mockets解决方案，突出了使用专门的RL方案优化战术网络拥塞控制的有效性。
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关键要点
- 本研究提出了一种利用RL框架优化战术网络拥塞控制的方法。
- 使用MARLIN智能体在精确的仿真环境下进行训练。
- 在模拟的卫星通信和UHF无线电链路中测试MARLIN的性能。
- 结果表明MARLIN在战术网络环境下优于传统的TCP Cubic和默认的Mockets解决方案。
- 研究突出了使用专门的RL方案优化战术网络拥塞控制的有效性。
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