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龙图腾网获悉国网福建省电力有限公司电力科学研究院;国网福建省电力有限公司申请的专利基于约束强化学习的无线网络资源分配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：CN115696581B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202211052231.8，技术领域涉及：H04W72/04；该发明授权基于约束强化学习的无线网络资源分配方法是由祁琦;邓超平;林国栋;唐志军;陈锦山;林文彬;孙鑫;余斯航;李兆祥;刘龙辉设计研发完成，并于2022-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于约束强化学习的无线网络资源分配方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于约束强化学习的无线网络资源分配方法，包括以下步骤：步骤S1:将5G无线网络系统分为增强移动宽带切片、海量机器类通信切片和超可靠低时延通信切片三个网络切片；步骤S2:基于增广拉格朗日的方法，将5G无线网络系统优化问题转化为增广拉格朗日的问题；步骤S3:结合增广拉格朗日与SAC算法，构建基于增广拉格朗日强化学习的资源分配的算法模型，并求解增广拉格朗日的问题，得到最优的分配方案。本发明实现在有限带宽资源下最大化吞吐量。

本发明授权基于约束强化学习的无线网络资源分配方法在权利要求书中公布了：1.一种基于约束强化学习的无线网络资源分配方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1:将5G无线网络系统分为增强移动宽带切片、海量机器类通信切片和超可靠低时延通信切片三个网络切片； 步骤S2:基于增广拉格朗日的方法，将5G无线网络系统优化问题转化为增广拉格朗日的问题； 步骤S3:结合增广拉格朗日与SAC算法，构建基于增广拉格朗日SAC算法模型，并求解增广拉格朗日的问题，得到最优的分配方案； 所述步骤S2具体为： 使用二进制向量xum来表示用户的归属，给定设备连接到基站的最小功率P0要求，以及第m个基站的发射功率为Pm，当基站和设备之间的距离dum大于某个值，基站和用户不能立即连接，即xum＝0，这时当距离dum小于一定值时，即当的时候，基站和设备可以被连接； 第u个设备的情况表示为： 由第m个基站分配的总带宽计算为： 其中表示为第m个基站所可以服务的设备集合； 将每一类设备的总速率表示为Lograte，对于集合中的第u个用户，速率Ru计算为： 设目标优化公式表示为： 其中wu分别代表不同切片的权重；分别代表不同网络切片中设备的集合；R0表示集合中设备的最低速率要求；B0表示分配给集合中设备的最小带宽；T0表示发送给集合中设备单个数据包允许的最大传输延迟； 结合拉格朗日乘数向量λ＝{λ1,…,λM}和惩罚项μ，构建问题增强拉格朗日的无约束的优化问题为 其中 所述5G无线网络系统中将基站和其相关设备之间的功率增益作为状态，其次基站所分配的带宽和基站和设备的连接情况作为动作，奖励函数设置为 所述基于增广拉格朗日SAC算法包括值网络、Q网络和策略网络，三种网络的参数分别设置为φ,ψ,θ，并增加了若干Q网络用来更新拉格朗日乘子向量λ和惩罚项μ，然后用于更新策略网络，最后在满足带宽约束的情况下达到最大的吞吐量。

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