最近，分布式控制器体系结构已在软件定义网络（SDN）中迅速获得普及。但是，分布式控制器的使用引入了一个新的重要的请求分配（RD）问题，目的是使每个SDN交换机都能在所有控制器之间正确分配其请求，从而优化网络性能。通过设计RD策略来指导每个交换机的请求分配，可以实现此目标。在本文中，我们提出了一种多代理深度强化学习（MA-DRL）方法，以自动设计具有高适应性和高性能的RD策略。这是通过以多智能体马尔可夫决策过程（MA-MDP）形式，新的自适应RD策略设计和新的称为MA-PPO的MA-DRL算法的形式提出的新问题来实现的。



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