AI驱动的实时网络优化算法

本申请涉及网络优化技术领域，公开了AI驱动的实时网络优化算法，包括以下步骤：数据优化：使用生成对抗网络预处理网络状态数据，提取优化特征并生成增强数据；拓扑建模：采用图神经网络建模网络拓扑，更新节点特征；资源优化：使用深度强化学习动态调整计算、存储和带宽资源；全局调度：基于多目标优化方法，优化资源分配；二次优化：结合拉格朗日松弛法与图优化技术，进一步优化调度策略；自适应学习：通过自监督学习和元学习，提高系统在动态环境下的适应能力。通过基于正规方程的矩阵运算技术，配合高效的数据预处理流程，达到了提高回归模型求解速度的效果，解决了传统方法在大数据集上计算缓慢的问题，实现快速精准的回归分析。