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摘要：对高速网络服务的需求和网络流量的不断发展导致了融合网络的普及，这些网络在单个基础架构上混合了各种服务。但是，由于应用程序要求和资源限制的种类繁多，因此很难确保这些网络中的服务质量（QoS）。用于分配带宽的常规方法经常是静态，反应性和效率低下的，这会导致网络性能不足。我们提供了一种独特的深度学习方法，以优化收敛网络中的带宽分配，以克服这一点。我们创建并使用三个深度学习模型：深Q网络（DQN），生成对抗网络（GAN）和一种基于LSTM的特殊DQN模型。我们使用广泛的数据集评估每个模型的性能。我们的结果表明，新型DQN模型在最小数据包丢失，准确性提高，延迟降低，吞吐量最大化，光谱效率优化，降低位错误率，降低位错误，公平性保证和有效的通道资源使用方面的性能优于其他模型。更好的服务质量是这些升级的结果，这也大大提高了上传和下载速度。我们的实证研究证明了我们的方法论在现实世界中的有用性，并为智能网络管理解决方案打开了大门，这些解决方案促进了更好的QoS，有效的带宽分配以及改善融合网络中的用户体验。
优化收敛网络中的带宽分配...
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