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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利基于Q-Learning的并行应用多维度通信性能拓扑映射优化指导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：CN114048044B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202111294103.X，技术领域涉及：G06F9/54；该发明授权基于Q-Learning的并行应用多维度通信性能拓扑映射优化指导方法是由肖利民;徐向荣;韩萌;闫柏成;王泽红;朱乃威;常佳辉;王志鹏;沈润楠设计研发完成，并于2021-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Q-Learning的并行应用多维度通信性能拓扑映射优化指导方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于Q‑Learning的并行应用多维度通信性能拓扑映射优化指导方法，主要目的是通过调整多维度优化指标中各指标权重，准确地指导多维度优化指标的拓扑映射方法优化方向，进而获取更优的并行应用多维度通信性能拓扑映射方案。本发明首先确定Q‑table结构、奖励机制、更新函数，然后利用Q‑Learning算法更新Q‑table信息，为当前状态选择一个较为合适的动作，进而逐步逼近最佳状态，获得更优的并行应用多维度通信性能拓扑映射优化方向。与同类方法相比，本发明可以快速并准确地解决多维度优化函数的权重调整问题，从而更好地优化并行应用通信性能。

本发明授权基于Q-Learning的并行应用多维度通信性能拓扑映射优化指导方法在权利要求书中公布了：1.基于Q-Learning的并行应用多维度通信性能拓扑映射优化指导方法，以OptimizedDirectionAdjustmentMethodbasedQ-Learning的缩写DAQ作为简称，通过利用Q-Learning算法中Q-table更新过程，指导并行应用多维度通信性能拓扑映射优化方向，其特征在于，包括以下步骤： 1确定Q-table结构、状态变量、奖励机制、更新函数、DAQ方法中的动作、DAQ方法截止条件； 2根据Q-table记录的历史信息，利用奖励机制计算当前状态转移所得到的奖励值，执行奖励值最大的动作，并迭代更新Q-table，直至达到DAQ方法的截止条件，输出此时Q-table中的状态变量值作为多指标优化的权重； 3依据步骤2中的状态变量，生成对应的并行应用多维度通信性能拓扑映射优化方向； 所述步骤1的具体过程包括： 步骤1.1确定Q-table结构，Q-table中第一列数字0,1,2,3……表示Q-table中的状态变量，随着Q-table的更新，其状态数目是动态增加的，Q-table中其余列为该状态变量下多种维度的通信性能拓扑映射方案的并行应用执行开销，称为Q-value； 步骤1.2确定状态变量，Q-table中的状态State是多指标优化函数的权重向量w1,w2,w3，其中w1,w2,w3分别对应消息延迟开销函数f1,链路负载均衡度函数f2，网络拥塞度函数f3在多指标优化中的权重； 步骤1.3确定奖励机制，DAQ方法的奖励机制为并行应用通信开销的相反数，即R＝-Ti，以保证每次选择的状态向最小并行应用通信开销逼近； 步骤1.4确定更新函数，DAQ方法的更新函数为： Qs,a←Qs,a+α[R+γmaxa′Qs′,a′-Qs,a] 其中s为状态，a为所选择的动作，Qs,a是Q-table中状态为s，动作为a情况下的Q-value值，α为学习速率，γ为衰减因子，R为奖励值； 步骤1.5确定DAQ方法中的动作，每个状态State有三个动作可以选择，三个动作分别是在w1,w2或w3上添加动作步长δ，并对添加动作步长后的向量进行归一化； 步骤1.6确定DAQ方法截止条件，①如果出现连续n次迭代所得的并行应用模拟执行开销T均相等的情况，则DAQ停止；②如果DAQ经过N次迭代仍未达到条件①，则DAQ停止。

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