基于元学习的潮汐流量网络光路径规划方法、管理器、控制器及系统

本申请提供基于元学习的潮汐流量网络光路径规划方法、管理器、控制器及系统，方法包括：根据潮汐流量网络在当前时间步的流量分布数据，针对当前时间步对应的初始光路配置策略进行强化学习智能体的重新训练，以得到当前时间步对应的最优光路配置策略；并在当前时间步内，基于元学习算法更新当前时间步对应的初始光路配置策略以得到下一时间步对应的初始光路配置策略；基于最优光路配置策略对潮汐流量网络对应的光网络层进行光路重构以对应更新潮汐流量网络对应的IP层的拓扑结构。本申请能够减少智能体重新训练的时间及能耗等成本，从而提升光网络管控水平，为潮汐业务的流量疏导提供有效方案，提升网络服务质量。