摘要
本发明提供了一种流量跳转缓冲池优化方法、介质及系统，属于流量跳转缓冲池优化技术领域，通过构建嵌入式神经网络模型,预测用户在多个内容分发网络节点之间的切换行为。基于切换预测向量,建立多目标优化模型,以最小化流量缓冲池大小和最大化用户体验指标为目标,采用粒子算法求解得到最优缓冲池大小。系统根据最优缓冲池大小动态调整网络节点间的流量缓冲,同时实时监测用户体验指标,并定期更新神经网络模型,实现流量缓冲池大小的自适应优化。本发明通过构建全面的预测模型、建立多目标优化机制,以及实现自适应在线优化,有效解决了现有技术存在的难以实现流量跳转缓冲池自适应在线优化的问题。
