一种基于流量调度的异构网络中IP拥塞控制方法

一种基于流量调度的异构网络中IP拥塞控制方法，属于计算机网络领域。其步骤如下：首先云服务器根据边缘服务器节点的地理位置、数据偏好建立逻辑组，形成传输单元。云服务器首先采用预训练神经网络模型生成各个路径的初始窗口，优化模型基于另一个预训练的神经网络模型调整窗口序列。同时通过为云服务器设计精度评估模块，自适应监控神经网络的模型精度，动态触发增量训练与重训练，平衡计算开销与预测准确性，保证了共存网络中IP侧大数据量低时延数据传输。本发明通过深度学习加粒子群优化架构实现异构网络中IP侧的高效传输；相比于现有拥塞控制机制，本发明提供的方法能有效缩短用户内容请求完成时间，在维持较低内容重传比例的同时，显著提高了路径带宽利用率，满足大数据量、低时延的数据传输需求。