一种基于深度学习的负载均衡算法

本发明涉及一种基于深度学习的负载均衡算法，包括以下步骤：步骤1系统初始化与模型准备；步骤2用户请求接收与预处理；步骤3服务器负载数据收集与分析；步骤4智能负载分配决策；步骤5请求处理与转发；步骤6错误处理与重试机制；步骤7模型与策略评估及优化；步骤8用户请求完成与系统待机。本发明通过深度学习建模、强化学习机制、自适应队列管理和全局负载优化的技术手段，实现了对服务器负载的智能预测、动态调整和全局优化，带来了负载均衡效率的提升、响应时间的缩短、资源利用率的提高以及用户体验的改善等积极效果。