本論文では、クラウドコンピューティングとマイクロサービスアーキテクチャが普及する中で、APIレート制限の重要性が増していることを背景に、動的なトラフィックパターンやシステム負荷に適応できる新しいレート制限戦略を提案しています。深層強化学習に基づいたこの適応型レート制限では、システムのスループットとサービスの遅延を動的に調整するため、Deep Q-Network（DQN）とAsynchronous Advantage Actor-Critic（A3C）アルゴリズムを組み合わせたハイブリッドアーキテクチャを設計します。実験では、Kubernetesクラスタ環境で従来の固定しきい値戦略と比較し、23.7%のスループット向上と31.4%のP99遅延削減を実現しました。500万件のデイリーリクエストを処理した90日間の実運用データにおいては、82%のサービス劣化事象の削減と68%の手動介入の削減を確認し、提案手法の実用的効果を証明しました。