在實際部署中，解決h-DQN方案對網絡狀態信息的依賴及其對網絡環境變化的適應性問題，可以考慮以下幾個方法：
歷史數據預訓練：利用歷史數據或模擬環境進行預訓練，讓h-DQN模型在開始實時運行之前，已經具備一定的網絡狀態認知能力。這樣可以減少對即時網絡狀態信息的依賴。
增強學習算法：引入增強學習中的探索策略，例如ε-貪婪策略或UCB（上置信界）策略，促使控制器在面對不確定的網絡狀態時，能夠進行有效的探索，從而提高對環境變化的適應性。
多樣化的狀態表示：設計多樣化的狀態表示方法，將網絡狀態信息進行特徵提取和降維，減少對單一狀態信息的依賴，並提高模型對不同環境的適應能力。
持續學習機制：實施持續學習機制，使得h-DQN能夠在運行過程中不斷更新其模型，根據新的網絡狀態信息進行調整，從而保持對環境變化的敏感性和適應性。