本发明公开了一种局域网带宽资源分配方法、存储装置和移动设备，方法包括步骤S1:设备负载测量步骤；S2:业务流量测量步骤：S3:业务带宽动态分配步骤：采用Actor‑Critic深度强化学习算法，对设备负载测量、业务测量得到的统计数据以及用户对业务质量的感知数据进行分析处理并生成业务带宽资源分配方案；S4:设备在线配置步骤；S5:业务质量测量步骤；S6:用户业务主观感知值计算步骤。本发明采用了深度强化学习模型以实现基于业务流量状态和用户业务主观感知向量的实现基于深度神经网络的非线性最优化，在深度强化学习的状态向量中引入了滑动窗口以引入时间序列提升优化效果。
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“局域网带宽资源分配方法、存储装置及设备” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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来源：北方有色网
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