本发明属于分布式路由技术领域,具体为一种基于多智能体深度强化学习的数据包路由算法。本发明为了缓解计算机网络中的拥塞情况,利用多智能体深度强化学习技术,设计了一种端到端的自适应路由算法,各路由器依据局部信息完成数据包调度,降低了数据包的传输时延。本发明首先构建分布式路由的数学模型,明确强化学习中各要素的具体含义,然后对神经网络进行训练,最后在仿真环境下进行算法性能测试。仿真实验结果表明,深度神经网络的引入可以挖掘输入网络状态中的特征信息,实现畅通路径和最短路径之间的权衡,与其他常用路由算法相比,本发明实现了更短的数据包传输时延。
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