简介： 本发明属于分布式路由技术领域，具体为一种基于多智能体深度强化学习的数据包路由算法。本发明为了缓解计算机网络中的拥塞情况，利用多智能体深度强化学习技术，设计了一种端到端的自适应路由算法，各路由器依据局部信息完成数据包调度，降低了数据包的传输时延。本发明首先构建分布式路由的数学模型，明确强化学习中各要素的具体含义，然后对神经网络进行训练，最后在仿真环境下进行算法性能测试。仿真实验结果表明，深度神经网络的引入可以挖掘输入网络状态中的特征信息，实现畅通路径和最短路径之间的权衡，与其他常用路由算法相比，本发明实现了更短的数据包传输时延。