基于人工智能的数据流优化方法及系统

基于人工智能的数据流优化方法及系统，方法包括多模态数据流采集、数字孪生基础建模、决策强化、动态拓扑优化和资源编排优化。本发明涉及网络数据流管理技术领域，采用结合数字孪生基础建模、动态拓扑优化和决策综合优化的数据流整合优化方案，不仅提高了系统的灵活性和实时性，还优化了资源分配的效率和智能化水平；采用量子映射与量子优化技术，结合自适应噪声和扰动模拟，提升了虚拟层与物理层之间的映射精度和动态适应能力，通过量子映射并行处理，优化了虚拟节点与物理节点间的状态误差；采用分层联邦学习结合自适应学习策略优化数据流决策，并在动态拓扑优化中引入量子启发式算法与图神经网络的联合优化方法。