一种网络负载均衡分布式策略优化方法

本发明公开了一种网络负载均衡分布式策略优化方法，包括以下步骤：采集节点负载数据；模拟引力与斥力场来动态调节负载分配；每个数据中心节点部署一个负载均衡代理，通过多智能体强化学习训练动态调整任务分配策略；资源分配优化：基于资源分配优化目标，优化任务到节点的分配，目标是最小化数据传输成本和计算延迟，同时满足资源约束；实时监控每个节点的负载指数和任务实际延迟，评估系统整体性能。本申请能自适应地面对负载波动；奖励函数确保代理在高动态场景下不仅优化局部性能，还维护全局网络结构的稳定性；负载注意力机制使代理动态关注于负载较低且延迟较优的节点。