基于多智能体深度强化学习的通信网络多径路由选择方法

本发明公开了基于多智能体深度强化学习的通信网络多径路由选择方法，包括利用Mininet和Ryu软件构建软件定义网络，利用该网络模拟通信网络，通信网络的拓扑结构包括节点和节点之间的链路；建立通信网络多径路由算法模型，该模型包括节点部署的智能体，所述智能体为多智能体近端策略优化智能体；通过智能体与软件定义网络的数据交互，对智能体进行训练，得到训练后的智能体，进而得到训练后的通信网络多径路由算法模型；利用训练后的通信网络多径路由算法模型对通信网络的M个异质业务进行路径决策，完成通信网络多径路由的选择。本发明针对通信网络中不同的业务类型具有一定的抗干扰能力，能够保障复杂环境下业务的实时可靠传输。