基于深度强化学习的多异构设备接入时间敏感网络的方法

本发明提供的基于深度强化学习的多异构设备接入时间敏感网络的方法，具体涉及网络通信技术领域，方案包括：获取异构网络环境的当前状态，将当前状态输入至训练好的深度强化学习网络模型，生成最佳接入策略；基于最佳接入策略，执行在时间敏感网络中接入相应设备的操作。该方案将深度强化学习应用于核电现场多异构设备的接入管理，将时间敏感网络和深度神经网络相结合，通过深度神经网络提高环境感知能力，利用强化学习实现接入决策的优化，适应复杂的网络环境和多样化的设备需求，能够满足多种核电现场异构设备接入时间敏感网络的高可靠性需求。