一种基于多路径融合的智能负载均衡方法及系统

本发明公开了一种基于多路径融合的智能负载均衡方法及系统，涉及网络负载均衡领域；构建分布式监测体系采集网络性能指标，利用Transformer模型预测流量；采用分层强化学习架构，依据宏观网络状态生成全局策略，针对单路径优化流量分配；根据路径稳定性自动切换卡尔曼滤波与粒子滤波；基于遗传算法弹性迁移流量；利用Shapley值法和熵权法计算指标权重，评估路径质量；通过SDN控制器执行分配策略，提升网络整体性能。本发明快速响应网络异常，提升流量迁移效率，减少带宽浪费；支持业务差异化调度，保障业务质量，增强攻击防御能力；提升运维效率，缩短故障定位时间，实现网络资源高效利用与服务质量保障。