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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种基于链路状态感知增强的路径智能优选方法及系统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：CN119011463B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202411480526.4，技术领域涉及：H04L45/02；该发明授权一种基于链路状态感知增强的路径智能优选方法及系统是由石怀峰;周龙;潘成胜;曹康宁;田文设计研发完成，并于2024-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于链路状态感知增强的路径智能优选方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于链路状态感知增强的路径智能优选方法及系统，本发明基于AC架构的PPO算法构建智能路径决策模型，并引入GRU网络和GAT网络分别捕获由多个链路状态组成的网络状态序列的时空相关特性，同时，使用注意力机制感知网络状态序列的重要特征，通过基于深度强化学习的训练机制生成最优路径选择策略；根据最优路径选择策略生成流表，下发至目标网络的交换机设备中，进行路径安装和业务数据转发；本发明算法相较于现有路由算法，在网络拓扑结构动态变化时，可精准实现路由决策，在提升网络服务性能以及适应动态拓扑结构变化方面具有优越性。

本发明授权一种基于链路状态感知增强的路径智能优选方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于链路状态感知增强的路径智能优选方法，其特征在于，针对目标网络，执行如下步骤S1-步骤S4，完成目标网络中业务数据转发的路径选择： 步骤S1：采集目标网络的拓扑信息与端口状态信息，计算目标网络的通信链路状态信息和端到端路径状态信息，包括全局网络的业务请求、剩余带宽、时延、丢包率，组成目标网络的网络状态，并计算全局网络平均吞吐量、平均端到端时延和平均丢包率； 步骤S2：目标网络中的智能体基于AC架构的PPO算法构建智能路径决策模型，将步骤S1所获得的网络状态组成网络状态序列输入智能体，智能体基于当前时刻的网络状态序列s t ，执行路径选择动作a t ，然后获取下一时刻网络状态序列s t+1，同时获取当前时刻的奖励r t ，并以四元组形式（s t ，a t ，r t ，s t+1）构成样本存储在经验回放池中； 步骤S2的具体步骤如下： 步骤S2.1：智能体采集t时刻的网络状态x t 构成状态空间，t时刻的网络状态x t 如下式： ； 式中，、、、分别表示t时刻全局网络的业务请求、链路剩余带宽、时延、丢包率；f=4，表示网络状态特征维度，n表示目标网络链路总数； 其中，全局网络的业务请求表达式如下： ； 式中，表示t时刻目标网络中节点i与节点j之间链路e ij 上的业务请求，m为节点总数； 全局网络的链路剩余带宽表达式如下： ； 式中，表示t时刻目标网络中节点i与节点j之间链路e ij 的剩余带宽； 全局网络的时延表达式如下： ； 式中，表示t时刻目标网络中节点i与节点j之间链路e ij 的时延； 全局网络的丢包率表达式如下： ； 式中，表示t时刻目标网络中节点i与节点j之间链路e ij 的丢包率； 采用Min-Max方法对、、、中的各元素进行归一化处理；基于t时刻及t时刻前l-1个时间步长的网络状态，l为预设的网络状态序列长度，组合形成t时刻的网络状态序列s t 如下： ； 步骤S2.2：智能体根据网络状态序列s t 采取的路径选择动作a t 构成动作空间，假设全局网络源—目的节点对间包含k条可行路径，构成可行路径集，其中每一条路径都对应一个路径权值，构成路径权值集；将每个路径选择动作定义为；其中，，w ij 表示源节点i与目的节点j之间选择路径p的路径权值，且； 步骤S2.3：智能体采集执行路径选择动作a t 后的实时网络性能指标，设置奖励函数计算奖励值，将奖励值反馈给智能体，奖励函数如下式： ； 其中，r为奖励值，α、β、γ为奖励权值，取值范围为，，，表示归一化处理后的网络性能指标，其中，为归一化处理后的全局网络平均吞吐量、为归一化处理后的平均端到端时延，为归一化处理后的平均丢包率； 步骤S3：从经验回放池中抽取样本，迭代训练智能路径决策模型，对路径选择策略进行更新，直到智能路径决策模型达到收敛，针对当前时刻目标网络，采用收敛的智能路径决策模型生成并存储路径选择策略，将路径选择策略所对应的目标网络节点对之间的路径作为最优路径； 步骤S4：基于最优路径生成流表，下发至目标网络的交换机设备中，进行路径安装和业务数据转发。

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