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龙图腾网获悉广东联想懂的通信有限公司申请的专利一种用于5G网络切片的调整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：CN119212107B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202411308334.5，技术领域涉及：H04L1/00；该发明授权一种用于5G网络切片的调整方法及系统是由徐要东;邢海洋;边毅;汪洋设计研发完成，并于2024-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于5G网络切片的调整方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种用于5G网络切片的调整方法及系统，涉及5G网络领域，该方法包括：获取目标服务的历史需求信息；基于上述历史需求信息确定初始网络切片策略；基于上述初始网络切片策略，确定初始网络切片；监控每个上述初始网络切片的性能数据；获取每个网络切片对应的目标服务的优先级信息；基于上述性能数据和上述优先级信息对上述初始网络切片做出调整，以确定优化网络切片。

本发明授权一种用于5G网络切片的调整方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于5G网络切片的调整方法，其特征在于，包括： 获取目标服务的历史需求信息； 基于所述历史需求信息确定初始网络切片策略； 基于所述初始网络切片策略，确定初始网络切片； 监控每个所述初始网络切片的性能数据； 获取每个网络切片对应的目标服务的优先级信息； 基于所述性能数据和所述优先级信息对所述初始网络切片做出调整，以确定优化网络切片； 所述基于所述历史需求信息确定初始网络切片策略包括： 基于所述历史需求信息利用遗传算法获取预设网络切片策略，其中，所述历史需求信息包括目标服务的带宽使用量信息、时延要求信息和连接密度信息，所述带宽使用量信息是从网络日志获取的，所述时延要求信息是从用户使用记录中获取的，所述连接密度信息是从业务负载数据中获取的； 通过强化学习算法根据所述预设网络切片策略确定初始网络切片策略； 所述基于所述历史需求信息利用遗传算法获取预设网络切片策略，包括： 定义网络切片策略的编码方式，将每个所述目标服务的带宽使用量信息、时延要求信息和连接密度信息进行编码，表示为染色体中的基因； 从历史需求信息中随机提取典型的资源分配模式，随机生成一个初始种群； 设计适应度函数来评估每个染色体的优劣； 基于所述适应度函数进行选择操作、交叉操作和变异操作，并不断进行迭代操作，以至适应度函数提升率小于预设阈值或迭代次数到达预设次数，并输出所述预设网络切片策略； 所述通过强化学习算法根据所述预设网络切片策略确定初始网络切片策略，包括： 将网络环境建模为强化学习中的环境状态，将所述预设网络切片策略建模为智能体的行为，其中，所述环境状态包括当前网络状态、资源利用情况和服务需求： 设计奖励函数评价每个动作的质量，其中，奖励函数为： Rs，a＝δ·Qs，a-∈·Ds，a Qs,a表示在状态s下采取动作a后获得的服务质量提升，Ds,a表示资源的使用成本，δ、∈是对应的权重信息； 采用Q-learning强化学习算法，以最大化累计奖励为目标，通过反复与环境交互更新策略； 在每个时间步，智能体观察当前状态，选择一个动作调整网络切片策略，并根据所述奖励函数更新网络切片策略； 在达到预设的迭代次数和或策略收敛的情况下，输出所述初始网络切片策略； 所述基于所述性能数据和所述优先级信息对所述初始网络切片做出调整，以确定优化网络切片，包括： 根据所述性能数据和所述优先级信息定义多个目标函数，其中，所述性能数据包括延迟数据、带宽利用率数据、能耗数据和服务质量数据；所述多个目标函数包括延迟目标函数、带宽利用率目标函数、能耗目标函数和服务质量目标函数，每个目标函数中包括一个优先级信息，所述优先级信息用于对目标函数的权重进行调整； 使用NSGA-II算法对所有的目标函数进行多目标优化，以实现对所述初始网络切片做出调整，确定优化网络切片，其中，所述优化网络切片包括资源分配切片、服务质量切片、带宽切片、延迟优化切片和能耗优化切片； 所述优化网络切片中还包括资源隔离切片和资源保护切片； 所述方法还包括： 获取性能瓶颈信息和异常信息； 基于所述性能瓶颈信息、所述异常信息和所述优先级信息确定资源隔离切片和资源保护切片； 所述基于所述性能瓶颈信息、所述异常信息和所述优先级信息确定资源隔离切片和资源保护切片，包括： 基于层次聚类算法对所述性能瓶颈信息和所述异常信息进行分析操作，以获取多个类别待选区； 根据每个所述类别待选区中所有目标服务对应的优先级信息计算每个类别待选区的优先级评分； 基于每个类别待选区的优先级评分和优先级评分阈值确定资源隔离切片和资源保护切片。

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