本發(fā)明公開了一種基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集效率優(yōu)化方法及系統(tǒng)，優(yōu)化方法包括：通過分析網(wǎng)絡(luò)特征狀態(tài)數(shù)據(jù)信息，建立動態(tài)多服務(wù)臺隊(duì)列模型和異質(zhì)特征數(shù)據(jù)信息年齡模型；定義優(yōu)化前后不同特征數(shù)據(jù)的信息年齡、服務(wù)器接收隊(duì)列長度以及路由效果為損失函數(shù)，建立問題約束模型，通過深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)求解不同特征數(shù)據(jù)更新頻率間隔，改善不同特征狀態(tài)數(shù)據(jù)的更新頻率對路由性能的影響。網(wǎng)絡(luò)終端采集特征狀態(tài)數(shù)據(jù)并送達(dá)控制器的過程滿足負(fù)指數(shù)分布，能夠計算服務(wù)器接收不同類型特征數(shù)據(jù)的最佳更新頻率，結(jié)果表明該優(yōu)化方法能夠有效提升系統(tǒng)時效性和路由選取有效性；能夠有效應(yīng)對車際移動自組網(wǎng)信息時效性差、隊(duì)列資源受限等問題。