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摘 要:傳統(tǒng)的交換機(jī)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(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法成為改進(jìn)交換機(jī)決策的有力工具。這些算法能夠通過學(xué)習(xí)和訓(xùn)練來自動調(diào)整交換機(jī)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(jī)網(wǎng)絡(luò)交換機(jī)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)
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基于人工智能的計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)交換機(jī)決策算法
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