一种基于强化学习的用户态多路径传输方法

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一种基于强化学习的用户态多路径传输方法
申请号:CN202411852502
申请日期:2024-12-16
公开号:CN119743428A
公开日期:2025-04-01
类型:发明专利
摘要
本发明提供了一种基于强化学习的用户态多路径传输方法,包括:基于用户态的多路径管理、实时网络状态监控和基于强化学习的自适应流量控制。首先,基于用户态的多路径管理,通过用户态协议栈实现多条网络路径的并行传输,使用UDP进行数据的收发,提升传输效率。其次,实时网络状态监控,动态收集各路径状态信息,包括时延、丢包率和带宽等,实时监测各路径的传输性能。最后,基于强化学习的自适应流量调控,利用强化学习模型根据网络动态调整数据流在路径间的分配,最大化传输性能和网络资源利用率。本发明适用于多路径传输场景,特别适用于移动设备在弱网环境中的多路径通信场景,能够优化弱网环境下的通信性能,提高系统的传输效率和稳定性。
技术关键词
多路径传输方法 网络状态信息 网络状态监控 强化学习模型 管理器 网络资源利用率 时延 服务端 动态网络环境 在线学习机制 占用系统资源 多路径环境 协议 异常状态 决策 弱网环境 深度Q网络 客户端
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