本发明公开了一种基于强化学习的多径动态复用与分组传输方法,1)将时间划分为以100ms为长度的时间片,并进行顺序编号1,2,……,t,t+1,……;2)在每一个时间片的尾部,收集影响和反映各个链路传输质量的因素,将这些数据进行标准化后做为外部环境观测值;本发明基于深度强化学习的链路捆绑传输技术,将链路捆绑传输控制作为智能体,将传输中影响链路质量的因素作为环境,链路后续的传输质量和稳定性作为奖励和惩罚,从而建立强化学习模型,通过深度神经网络对策略进行不断优化,从而达到不断优化传输策略的目的;具备更好的前瞻性。
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