互联网中往往同时存在属于不同服务的数据流,而不同服务的数据流也往往具有不同的特征。不同服务的用户体验对网络客观指标的敏感性不同。如一些服务的体验对时延极为敏感,时延的升高会造成用户体验的严重下滑,而另一些服务则对丢包率更为敏感,延迟高低对用户体验的影响则不显著。故而在不同服务的优化期望上也有各自对应的不同路由规划需求。如何基于网络服务类型,并行完成相对应的合理的路由规划,进而满足各自的服务优化的期望,是本文所关注的问题。本文基于软件定义网络(Software-Defined Networks,SDN)与多智能体深度强化学习,针对网络中同时存在的多种网络业务的服务期望,提出了一种服务体验并行优化的路由智能规划算法,并基于该算法设计了相应的智能路由规划系统。该系统可以根据网络中数据流所属的服务类型为其生成对应的转发路径。论文的主要工作具体包括两个方面。首先,本文提出一种基于SDN与多智能体深度强化学习的面向服务期望的路由智能规划算法,当服务期望优化目标被设定时,该算法根据网络状态信息与用户服务期望,为每个服务生成路由策略,为每一数据流针对性地规划转发路径。其次,本文设计并实现了一个基于SDN与上述算法的路由智能规划系统,包括服务期望管理Web页面、SDN应用层模块、SDN控制层模块与SDN转发层模块。该系统根据结合网络管理员录入的服务期望优化目标与下层模块收集到的网络状态信息,经过算法运算得出不同服务不同数据流的转发路径。实验结果表明,所研究算法能够针对不同服务的优化目标给出对应的路由规划策略以达成各类服务的期望,有效地提升多类服务共存的网络中总体服务体验质量,其效果优于两种对比算法,所实现系统能够利用算法生成转发路径,将其正确地作用到SDN网络中。