计算机工程与科学

作者：李天云, 李韬, 温冬, 杨惠, 张毓涛, 罗欣, 董德尊

单位：国防科技大学计算机学院，湖南 长沙 410073

关键词：网络拥塞控制,机器学习,强化学习,深度强化学习,

随着网络应用的蓬勃发展与网络场景的日益多样化，拥塞控制算法的设计面临着前所未有的挑战。人工智能方法凭借强大的自适应性与决策能力，成为学术界和工业界关注的焦点。因此，基于人工智能方法的网络拥塞控制算法应运而生。系统梳理了近年来基于人工智能方法的网络拥塞控制研究进展，从技术途径、应用场景和训练与实验等方面展开分析，并在此基础上展望未来的研究方向。

来源：2025年第06期

《计算机工程与科学》期刊编辑部

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