基于人工智能的計算機網(wǎng)絡(luò)交換機決策算法

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摘  要：傳統(tǒng)的交換機決策算法主要基于固定的規(guī)則和策略，難以適應(yīng)復(fù)雜多變的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，機器學(xué)習和深度學(xué)習算法成為改進交換機決策的有力工具。這些算法能夠通過學(xué)習和訓(xùn)練來自動調(diào)整交換機的決策策略，提高網(wǎng)絡(luò)的效率和可靠性。主要介紹基于人工智能的計算機網(wǎng)絡(luò)交換機決策算法的理論基礎(chǔ)、應(yīng)用技術(shù)和算法設(shè)計，以及幾種具體的算法示例。（剩余5025字）