本發(fā)明公開了一種局域網(wǎng)帶寬資源分配方法、存儲裝置和移動設備,方法包括步驟S1:設備負載測量步驟;S2:業(yè)務流量測量步驟:S3:業(yè)務帶寬動態(tài)分配步驟:采用Actor?Critic深度強化學習算法,對設備負載測量、業(yè)務測量得到的統(tǒng)計數(shù)據(jù)以及用戶對業(yè)務質(zhì)量的感知數(shù)據(jù)進行分析處理并生成業(yè)務帶寬資源分配方案;S4:設備在線配置步驟;S5:業(yè)務質(zhì)量測量步驟;S6:用戶業(yè)務主觀感知值計算步驟。本發(fā)明采用了深度強化學習模型以實現(xiàn)基于業(yè)務流量狀態(tài)和用戶業(yè)務主觀感知向量的實現(xiàn)基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的非線性最優(yōu)化,在深度強化學習的狀態(tài)向量中引入了滑動窗口以引入時間序列提升優(yōu)化效果。
聲明:
“局域網(wǎng)帶寬資源分配方法、存儲裝置及設備” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術(shù)所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)