基于深度强化学习的6G网络中的虚拟网络功能部署方法

本发明提供了一种基于深度强化学习的6G网络中的虚拟网络功能部署方法。该方法包括：对6G网络功能虚拟化环境系统进行建模。将6G网络功能虚拟化环境系统中的虚拟网络功能VNF的部署问题建模为马尔科夫决策过程MDP，定义MDP过程的状态空间S、动作空间A、状态转移P、奖励函数R和折扣因子γ。基于DQN的离线训练算法训练智能体，通过深度强化学习算法智能地求解所述MDP过程，得到最优的VNF部署位置、流路由路径和VNF处理与数据流传输时机。本发明能够根据网络状态和业务需求动态调整与控制VNF的部署位置和资源分配，以提高网络服务的质量和效率。该模型能够为网络服务编排提供一个量化的决策支持，确保在满足服务延迟要求的同时，最大化资源利用率和网络性能。