基于强化学习的移动通信网络路由与流量负载均衡平台设计

摘要

针对移动通信网络中日益复杂的路由选择和流量负载均衡问题，本文基于强化学习(RL)的动态优化方法研发了移动通信网络路由与流量负载均衡平台。通过将网络环境建模为RL问题，设计了适应动态变化的状态空间、动作空间和奖励函数，利用深度强化学习(DQN)算法实现了高效的路由决策和资源分配，并实现了友好交互平台。实验结果表明：本文所提方法在多个网络拓扑和流量场景下显著提升了网络性能，特别是在降低延迟、提高吞吐量、资源利用率和负载均衡度等方面表现出色。该方法为移动通信网络中的动态路由和负载均衡提供了一种智能化且高效的解决方案。

关键词

强化学习(RL) / 移动通信网络 / 路由选择 / 流量负载均衡 / 网络优化