本发明提出了一种基于K-NN算法的DSE优化方法及装置，包括:对TSN网络模型中的流量等级进行调度优先级配置；对DSE中替代传统算法执行可调度性分析的K-NN算法根据已配置的调度优先级进行训练，得到符合要求的节点比例值；将所述节点比例值与预设阈值比较，若节点比例值小于预设阈值则使用所述K-NN算法，若节点比例值大于预设阈值则使用DSE中的传统算法，对预设阈值的大小进行调整。通过结合K-NN算法实现DSE优化的方法，用机器学习算法中的K-NN算法替换传统DSE中原有的可调度性分析算法，当判断K-NN算法不可行时依然使用传统算法，提高了可调度性分析的计算速度同时降低了误报率，提供了一种既能保持高预测准确率，又能减少误报的DSE优化方法及装置。