[发明专利]网络资源优化方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本申请提供一种网络资源优化方法、装置、电子设备和存储介质，将采集到的通信样本资源、计算样本资源和缓存样本资源以及用户终端信息通过深度确定性策略梯度模型进行处理，对输入信息、代理动作信息和奖励数据信息进行记录，然后生成的数据集用来训练梯度增强决策树初始模型，进而得到能够对网络资源进行优化的梯度增强决策树模型，这样就可以利用该梯度增强决策树模型快速的对包括通信、计算、缓存资源和用户终端信息的当前环境数据信息进行处理得到最大化总效用的资源分配策略。这样，就可以按照最大化总效用的资源分配策略对网络资源进行分配，进而使得网络资源分配更加合理，使得网络资源的利用率得到大幅度提高。

技术领域

本申请涉及网络资源分配技术领域，尤其涉及一种网络资源优化方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

网络切片是指网络资源的灵活分配，根据要求划分多个具有不同特征的且相互隔离的逻辑子网。在核心网络或传统的蜂窝网络中，整个系统设计为支持许多类型的服务。然而，由移动虚拟网络运营商(MVNO，mobile virtual network operator)组成的虚拟无线网络专用于一种服务(例如，视频转码和地图下载)，这将提供更好的用户体验。MVNO主要专注于将基础设施提供商(InP，Infrastructure provider)的物理资源抽象和虚拟化为多个网络片，以满足网络片提供商(SP，Service provider)的服务质量(QoS，Quality ofService)。

MVNO、InP、SP的作用总结如下：

1)MVNO从InP租赁物理资源和回程带宽等资源，根据不同用户请求生成虚拟资源到不同的切片，并将虚拟资源租赁给SP执行操作。

2)拥有物理网络无线电资源(如回程和频谱)的InP可以操作物理网络基础设施。

3)SP将针对不同服务和各种QoS需求的虚拟资源出租给用户。

但是现有的网络资源的分配方式不够合理，基于现在快速的网路资源的发展，网络传输的数据量在大幅度的递增，使得整体的网络资源容易出现运行较慢和卡顿的情况。

发明内容

有鉴于此，本申请的目的在于提出一种网络资源优化方法、装置、电子设备及存储介质用以解决或部分解决上述技术问题。

基于上述目的，本申请的第一方面提供了一种网络资源优化方法，包括：

采集网络系统中的通信样本资源、计算样本资源、缓存样本资源以及当前用户终端信息；

将所述通信样本资源、所述计算样本资源、所述缓存样本资源和所述用户终端信息输入至深度确定性策略梯度模型中进行处理，输出代理动作信息和奖励数据信息；

利用所述环境数据信息、所述代理动作信息和奖励数据信息作为训练样本，对梯度增强决策树初始模型进行训练，得到能够对网络资源进行优化的梯度增强决策树模型；

将网络系统的当前环境数据信息、当前代理动作信息和当前奖励数据信息输入训练好的梯度增强决策树模型中进行处理，梯度增强决策树模型输出网络系统的最大化总效用的资源分配策略。

本申请的第二方面提供了一种网络资源优化装置，包括：

采集模块，被配置为采集网络系统中的通信样本资源、计算样本资源和缓存样本资源；

深度确定性策略梯度处理模块，被配置为将所述通信样本资源、所述计算样本资源、所述缓存样本资源和用户终端信息输入至深度确定性策略梯度模型中进行处理，输出代理动作信息和奖励数据信息；

决策树训练模块，被配置为利用所述环境数据信息、所述代理动作信息和奖励数据信息作为训练样本，对梯度增强决策树初始模型进行训练，得到能够对网络资源进行优化的梯度增强决策树模型；