一种基于多智能体强化学习的多路视频码率分配优化方法

本发明公开了一种基于多智能体强化学习的多路视频码率分配优化方法，包括如下步骤：1.采集视频流，传输至对应编码器；2.编码器对视频流进行编码，编码完成后，收集当前编码状态相关信息，结合形成高维状态向量V；3.根据输入的V，Actor网络为下一组TGOP中视频流分配比特率；4.比特率分配动作将具体编码比特数通过联合比特分配器传递给编码器，编码器对下一组TGOP中视频流进行正式编码；5.编码结束，数据流传输至联合缓冲区，提取视频质量评价指标，视频流的奖励信号由环境反馈给Critic网络，来优化Actor网络的比特率分配策略，实现多路视频码率控制场景下的资源分配智能化。