基于AI多维感知的算力光网络资源调度与优化策略研究
电子工程学院
本项目致力于研究基于人工智能多维感知的算力光网络资源调度与优化算法。通过统一建模异构资源、开发智能资源协同调度策略，以及确保算法的可扩展性和适应性，旨在解决现有资源调度算法在异构资源管理和网络动态适应性方面的不足。采用深度强化学习技术，构建智能调度算法，实现资源高效动态分配，满足任务实时性和资源可用性的需求。通过多角度仿真验证，确保策略的有效性和可靠性，以提升算力光网络的整体性能和资源利用率，推动网络智能化发展。
