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龙图腾网获悉北京航空航天大学杭州创新研究院;北京航空航天大学申请的专利一种基于深度强化学习的服务网络调度方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119342102B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411897622.9，技术领域涉及：H04L67/61；该发明授权一种基于深度强化学习的服务网络调度方法是由高庆;李瑾宏;吕金虎;王薇;周方设计研发完成，并于2024-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度强化学习的服务网络调度方法在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于深度强化学习的服务网络调度方法，该方法包括获取目标用户节点的服务请求；将服务请求输入到训练完成的网络服务资源调度模型中得到资源调度策略；基于资源调度策略及服务请求获取目标服务节点的网络服务资源；将目标服务节点的网络服务资源按照服务质量等级及传输路径发送给目标用户节点。本发明通过利用网络的族群特性，将其划分为由社团组成的动态服务网络，在该网络结构基础上，通过网络服务资源调度模型能够进行合理的资源分配，包括服务节点选择、路径规划和服务等级的选择，从而有效地减少服务时延、降低资源运输成本，并提高服务质量和网络服务资源调度的效率。

本发明授权一种基于深度强化学习的服务网络调度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的服务网络调度方法，其特征在于，应用于预构建的服务网络中，所述服务网络包括若干社团，每个社团包括服务节点、用户节点及服务节点与用户节点之间的路径；所述服务网络的构建过程包括：遍历每个服务节点和用户节点，按照预设划分规则将所有的节点进行划分，得到初步社团；所述预设划分规则为将每个节点视为一个独立社团；在将每个节点划分到相邻社团之前，计算该相邻社团加入该节点后的模块度变化量；若模块度变化量大于0，则将该节点划分进相邻社团；所述模块度变化量的表达式为： 其中，为当前社团内部边的权重总和，为节点的度数，为节点与相邻社团内节点之间边的权重，是相邻社团内所有节点的总度数，表示静态服务网络中的总边数；按照所述预设划分规则对每个所述初步社团继续进行划分，得到最终的社团；所述方法包括：获取目标用户节点的服务请求；将所述服务请求输入到训练完成的网络服务资源调度模型中得到资源调度策略；所述资源调度策略包括服务节点选择策略、服务质量等级选择策略及路径选择策略；其中，所述服务节点选择策略用于选择目标社团及所述目标社团中的目标服务节点；所述服务质量等级选择策略用于选择所述目标服务节点为所述目标用户节点提供的服务质量等级；所述路径选择策略用于选择所述目标服务节点与所述目标用户节点之间的传输路径；基于所述资源调度策略及所述服务请求获取目标服务节点的网络服务资源；将所述目标服务节点的网络服务资源按照所述服务质量等级及所述传输路径发送给所述目标用户节点。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京航空航天大学杭州创新研究院;北京航空航天大学，其通讯地址为：310000 浙江省杭州市滨江区长河街道炬航弄99号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。