摘要
本申请公开了一种空间计算自动组网方法、装置、设备、介质及产品,涉及计算机技术领域,方法包括:构建超级物模型,基于超级物模型对至少两个设备进行聚类分析,得到初始网络拓扑结构;获取初始网络拓扑结构对应的设备的当前设备状态,将当前设备状态输入至预训练好的强化学习策略模型,输出得到第一策略;根据第一策略对初始网络拓扑结构进行更新,得到第一网络拓扑结构;确定第一网络拓扑结构的网络性能,若网络性能达到预设的性能阈值,则确定第一网络拓扑结构为目标网络拓扑结构。本申请提升了网络的整体性能和资源利用效率。
技术关键词
网络拓扑结构
自动组网方法
强化学习策略
中心控制单元
数据字
组网装置
组网设备
计算机程序产品
定义策略
可读存储介质
处理器
学习算法
序列
动态
聚类算法
系统为您推荐了相关专利信息
链路状态信息
环境感知信息
电力数据通信网
电力业务数据
汇聚节点
船舶轨迹规划方法
强化学习模型
模仿学习方法
强化学习策略
电子海图
SDN交换机
SDN控制器
特征值
节点特征
链路吞吐量
交通流量预测方法
注意力机制
时序特征
邻居
传感器节点