摘要
本发明实施例提供了一种内容分发网络资源分配方法及装置、设备、介质,通过获取用户网络节点的网络需求数据和网络资源数据;并对网络需求数据和网络资源数据进行特征提取来得到网络数据特征值;随后确定资源分配方案效用函数,并在将资源分配方案效用函数作为奖励函数的条件下,通过预设深度强化学习算法模型生成第一资源分配方案;从而根据第一资源分配方案与预设遗传算法模型生成第二资源分配方案,进而根据第一资源分配方案与第二资源分配方案确定目标资源分配方案的方式。实现了通过综合考虑用户网络需求数据和网络资源数据的方式来确定最优的资源分配方案,在满足用户的实际网络需求的同时提高了部署效果,提升了用户的实际网络体验。
技术关键词
内容分发网络资源
网络资源数据
深度强化学习算法
特征值
遗传算法
网络节点
上存储计算机程序
资源分配模块
噪声
可读存储介质
特征提取模块
数据获取模块
处理器
分配装置
因子
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深度强化学习算法
动态网络环境
策略
更新模型参数
塑形技术
人机交互方法
自动售卖机
聚类
图像采集单元
处理器
水泥稳定碎石
XGBoost模型
特征值
反演方法
参数
施工控制系统
桩基施工设备
算法模块
基础设施施工技术
分析模块