基于深度强化学习的内网服务质量优化方法及系统

本发明提供一种基于深度强化学习的内网服务质量优化方法及系统，涉及人工智能技术领域，包括：采集多维度性能指标数据，进行预处理，构建层次分析模型并输出每个层的性能评分，综合每个层的性能评分，输出内网服务质量评分；构建仿真环境，调整自适应深度强化学习模型的超参数，在实际内网环境中持续学习，确定多维度奖励，进行多目标优化，生成多目标优化结果；设置层次性能指标阈值，若触发分层优化策略，调整网络拓扑结构，调整资源分配和服务配置，调整服务质量评估模型中不同指标的权重，更新奖励函数并求解最优服务决策，生成最优服务决策序列并执行。