청구항 1에 있어서,상기 모델링 방법은 상기 에이전트의 생성 방법, 상기 에이전트의 상태 정의 방법, 상기 에이전트의 동작 정의 방법, 상기 에이전트의 보상 함수의 정의 방법 및 상기 에이전트의 동작 선택 초기 정책의 정의 방법을 포함하고; 상기 훈련 방법은 심화 학습 방법을 이용하여 동작 선택 정책을 조정하는 방법을 포함하고;상기 모델링 방법 및 훈련 방법에 따라 상기 에이전트의 초기 모델을 결정하는 단계는,상기 에이전트의 동작 선택 초기 정책의 정의 방법에 따라 상기 에이전트의 동작 선택 초기 정책을 결정하고, 상기 에이전트의 동작 선택 초기 정책을 상기 에이전트의 초기 모델로 하는 것을 포함하고;상기 심화 학습 방법을 이용하여 에이전트의 초기 모델을 훈련시키는 단계는,제i번째 반복에서 수렴조건을 만족하지 않은 경우, 제1확률에서 랜덤 동작을 선택하고 전송하여 상기 랜덤 동작이 상기 에이전트에 대응하는 셀에서 유효하도록 하며; 제2확률에서 상기 에이전트의 제i번째 반복에 대응하는 성능 데이터 및 상기 에이전트의 상태 정의 방법에 따라 상기 에이전트의 제i번째 반복에 대응하는 상태를 결정하고, 상기 에이전트의 제i-1번째 반복에 대응하는 상태, 제i번째 반복에 대응하는 상태 및 상기 훈련 방법에 따라 상기 에이전트의 제i-1번째 반복에서 조정된 정책을 조정하고, 상기 에이전트의 제i번째 반복에 대응하는 상태, 상기 에이전트의 제1데이터 및 상기 에이전트의 동작 정의 방법에 따라 에이전트의 제i번째 반복에 대응하는 최적화 동작을 계산하고 전송하여 상기 에이전트의 제i번째 반복에 대응하는 최적화 동작이 상기 에이전트에 대응하는 셀에서 유효하도록 하며; 여기서, 제1확률과 제2확률의 합은 1이고, i는 1보다 크거나 같은 정수 이고;여기서, 상기 에이전트의 제1데이터는,상기 에이전트의 제i번째 반복에서 조정된 정책; 또는상기 에이전트의 제i번째 반복에서 조정된 정책 및 인접한 에이전트의 평균 동작을 포함하는 네트워크 최적화 방법.
The method of claim 1, wherein the modeling method comprises: a generation method for the agent, a definition method for a state of the agent, a definition method for an action of the agent, a definition method for a reward function of the agent, and a definition method for a policy of the agent for selecting an action; and the training method comprises: a method for adjusting, using a reinforcement learning method, a policy for selecting an action; determining an initial model of the agent according to the modeling method and the training method comprises: determining, according to the definition method for an initial policy of the agent for selecting an action, an initial policy of the agent for selecting an action, and using the initial policy of the agent for selecting an action as the initial model of the agent; and training the initial model of the agent using a reinforcement learning method comprises, in an ith round of iteration, in response to a convergence condition being not satisfied: selecting a random action under a first probability and sending the random action, such that the random action takes effect in the cell corresponding to the agent; and determining a state of the agent corresponding to the ith round of iteration under a second probability according to performance data of the agent corresponding to the ith round of iteration and the definition method for the state of the agent; adjusting a policy of the agent adjusted in an (i-1)th round of iteration according to the state of the agent corresponding to the (i-1)th round of iteration, the state corresponding to the ith round of iteration, and the training method; calculating an optimal action of the agent corresponding to the ith round of iteration according to the state of the agent corresponding to the ith round of iteration, first data of the agent, and the definition method for an action of the agent; and sending the optimal action of the agent corresponding to the ith round of iteration such that the optimal action of the agent corresponding to the ith round of iteration takes effect in the cell corresponding to the agent, wherein a sum of the first probability and the second probability is 1, and i is an integer greater than or equal to 1; and wherein the first data of the agent comprises: a policy of the agent which is adjusted in the ith round of iteration; or a policy of the agent which is adjusted in the ith round of iteration and an average action of adjacent agents.