一种基于传统算法和强化学习的自适应拥塞控制切换方法

本发明公开了一种基于传统算法和强化学习的自适应拥塞控制切换方法，包括：1)评估阶段：获取候选发送速率及其关键网络反馈，并对候选发送速率进行综合效用打分；2)探测阶段：利用效用函数分段特征和历史或实时链路参数，推断出最优发送速率；3)加速阶段：借助置信度动态管理和算法激活/弃用策略，实现持续低效算法的及时剔除与环境变化后的再激活；然后通过自适应窗口调整策略，加快对网络波动的响应速度，确保整体传输性能稳定优化；以上三个阶段循环进行。