本发明公开一种基于强化学习的数据中心虚拟化网络故障诊断方法，包括如下步骤：步骤1，初始化网络故障诊断模型；步骤2，根据设定的故障诊断目标，采用强化学习算法训练Q表，所述Q表记录了每种故障下采取每个动作获得的累计折扣奖励值；步骤3，故障发生时，将网络状态信息映射到Q表中的网络状态，根据网络状态查询Q表，依据奖励值最大原则选择动作作为故障诊断结果；步骤4，使用信息增益方法进一步优化网络状态空间，降低模型内存使用开销同时提高诊断精度。此种方法将故障感知过程放置在信息采集服务器降低信息采集开销，同时使用强化学习算法构建网络故障诊断模型，再使用信息增益方法进一步优化故障诊断模型，提高了故障诊断精度。