25、智能交通控制与资源调度：技术解析与方案探讨

智能交通控制与资源调度：技术解析与方案探讨

1. 智能交通控制概述

智能交通控制旨在解决复杂网络环境下的交通流量管理和数据包路由问题。通过运用机器学习等先进技术，实现高效、稳定的网络通信。

1.1 机器学习辅助的负载均衡路由方案

提出了一种借助机器学习的负载均衡路由方案。该方案综合考虑网络中的各种因素，如队列利用率等，以优化数据包的传输路径，避免网络拥塞，提高网络性能。

1.2 相关技术方法

• QMIX 辅助路由 ：在基于社交的延迟容忍网络中，QMIX 算法可辅助实现高效的路由选择，提高数据包的传输成功率。
• 基于学习的域内 QoS 路由 ：通过学习网络状态和业务需求，实现域内的服务质量（QoS）路由，满足不同业务对网络性能的要求。
• 人工智能赋能的 QoS 导向网络关联 ：利用人工智能技术，为下一代移动网络提供 QoS 导向的网络关联，提升网络的整体性能。

1.3 实验结果

大量实验结果表明，上述方法在实际应用中是可行且有效的，能够显著提高网络的吞吐量、降低延迟，并增强网络的稳定性。

2. 智能资源调度方案

随着物联网（IoT）设备数量和应用的不断增长，满足同一 IoT 网络内的多维 QoS 变得愈发具有挑战性。为此，提出了一套智能资源调度方案。

2.1 网络切片架构设计

在基于软件定义网络（SDN）的长距离广域网络上设