简介： 本发明提供一种拥塞控制方法、装置、电子设备及存储介质，首先收集目标网络在当前时刻的性能指标；进而以发送速率等于瓶颈带宽、拥塞窗口大小等于时延带宽积为目标，通过网络模型对性能指标进行检测，获得目标网络由当前时刻至下一时刻的动作参数；最后按照所述动作参数对目标网络在当前时刻的网络流量进行调整。由于性能指标用于表征目标网络在当前时刻的网络状态、且网络模型是BBR拥塞控制算法与基于transformer的深度强化学习算法的智能体，因此本发明可以将BBR拥塞控制算法与基于transformer的深度强化学习算法相结合，很好的发挥BBR拥塞控制机制相对于传统基于丢包的拥塞控制机制的优势，指导网络模型向网络所需要的方向发展。