基于强化学习多目标路径的自适应路由优化方法及系统

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基于强化学习多目标路径的自适应路由优化方法及系统
申请号:CN202510477972
申请日期:2025-04-16
公开号:CN120692209A
公开日期:2025-09-23
类型:发明专利
摘要
本发明提供了一种基于强化学习多目标路径的自适应路由优化方法及系统,包括:获取网络路由相关数据;多目标路径优化建模,将所述相关数据中的网络状态和业务需求转化为可优化的数学模型;基于强化学习的多目标路径优化求解,利用深度强化学习DQN算法,通过训练智能体来学习最优的路由决策策略;输出最优路由路径,指导网络设备进行路由调整。本发明实现了多目标路径优化,能够同时考虑带宽、时延、丢包率等多个QoS指标,满足不同业务的差异化需求。
技术关键词
DQN算法 节点 深度强化学习 链路 决策 数学模型 网络设备 强化学习环境 QoS指标 网络拓扑信息 网络状态信息 加权有向图 智能体交互 训练智能体 智能体模型 强化学习模型 随机梯度下降 时延