一种基于深度强化学习的智能光传输系统信道路由方法

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一种基于深度强化学习的智能光传输系统信道路由方法
申请号:CN202510790701
申请日期:2025-06-13
公开号:CN120583341A
公开日期:2025-09-02
类型:发明专利
摘要
本发明涉及光通信技术领域,具体涉及一种基于深度强化学习的智能光传输系统信道路由方法,本发明通过端口握手和链路状态信息同步构建准确网络拓扑表,实现网络资源智能管理与动态调整。利用深度强化学习算法适应不同拓扑和信道条件,通过学习确定最优路由路径并随经验积累不断更新,提高数据传输效率。具备强大的非线性建模能力,有效处理光传输网络中的复杂环境,兼容系统扩展和升级。减少不必要的数据传输和电路切换降低能耗,迅速响应网络变化无需手动配置,增强系统灵活性和适应性。同时支持多目标优化,综合考虑多种因素做出最优决策,提升系统容错能力。
技术关键词
光传输系统 邻居 网络拓扑信息 端口 建立网络拓扑 网络资源智能管理 报文 深度神经网络 深度强化学习算法 链路状态信息 关系 光传输网络 训练神经网络 状态机 兼容系统 光通信技术 信道