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龙图腾网恭喜中国科学技术大学申请的专利基于深度强化学习的SRv6渐进部署与流量工程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：CN119652806B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202510165843.5，技术领域涉及：H04L45/00；该发明授权基于深度强化学习的SRv6渐进部署与流量工程方法是由卢汉成;刘书艺设计研发完成，并于2025-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度强化学习的SRv6渐进部署与流量工程方法在说明书摘要公布了：本发明涉及通信技术技术领域，公开了一种基于深度强化学习的SRv6渐进部署与流量工程方法，包括：在全部部署SRv6节点的模拟网络中，训练深度强化学习智能体；根据训练完成的智能体对当前网络历史流量矩阵的优化结果，得到传输SRv6流量最多的前设定数值个节点并升级为SRv6节点，得到混合网络；通过智能体对混合网络的流量矩阵进行优化，并使用局部搜索方法对智能体的优化结果进行修正。本发明基于深度强化学习智能体对代表性流量矩阵的优化结果，精准识别对流量工程优化贡献最大的关键节点，优先升级为SRv6节点，在少量部署的情况下，即可实现接近全SRv6网络的最大链路利用率优化效果，降低设备升级成本。

本发明授权基于深度强化学习的SRv6渐进部署与流量工程方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的SRv6渐进部署与流量工程方法，其特征在于，包括：在全部部署SRv6节点的模拟网络中，使用近端策略优化算法训练深度强化学习智能体，学习流量路径调度策略，以降低模拟网络的最大链路利用率；其中，智能体会根据带宽从大到小依次对筛选出的关键流量的路径进行优化：对于每一条待优化的关键流量，智能体先去除所述关键流量对网络带宽的影响；每一条关键流量有多条可用路径，当关键流量选择其中一条可用路径时，将模拟网络中链路的容量、链路在未传输当前关键流量时的利用率、当前关键流量在使用这条路径后需要占用的链路利用率，以及当前关键流量使用SRv6技术额外使用的带宽作为强化学习的状态，智能体根据状态输出动作，将动作在环境中执行后，当前关键流量路径改变，模拟网络中的最大链路利用率变化，返回一个奖励；智能体将当前时刻的经验存储到经验池，之后再对下一条关键流量进行优化；根据训练完成的智能体对当前网络历史流量矩阵的优化结果，得到传输SRv6流量最多的前设定数值个节点并升级为SRv6节点，得到混合网络；通过智能体对混合网络中的流量矩阵进行优化，生成初步流量路径调度策略；对初步流量路径调度策略中涉及未部署SRv6节点的路径进行默认路由修正；使用局部搜索算法迭代调整关键流量的路径，直至关键流量的最大链路利用率无法继续降低。

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