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龙图腾网获悉南京邮电大学;南京南邮通信网络产业研究院有限公司申请的专利一种基于贝叶斯学习的端到端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：CN113966004B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202111306962.6，技术领域涉及：H04W72/53；该发明授权一种基于贝叶斯学习的端到端网络资源分配方法是由李大鹏;柳晓寒;朱天林;蒋锐;王小明;徐友云设计研发完成，并于2021-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于贝叶斯学习的端到端网络资源分配方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于贝叶斯学习的端到端网络资源分配方法，属于计算、推算或计数的技术领域。该方法采用基于博弈框架的解决方案，提出一个反映服务商需求信息的网络资源定价策略，通过对网络资源状态和服务商行为的分析，实现更加合理的网络资源定价和分配。该方法先建立多个服务商与运营商的博弈模型，运营商根据有限的需求信息选择第一阶段的单位网络切片价格；在第二阶段中更新需求信息确定价格。仿真结果表明该系统模型纳什均衡点的存在性，并提出一种响应式网络资源切片分配的方案，避免服务商集中请求资源时导致的资源短缺和网络拥塞，从而实现网络资源的合理分配。

本发明授权一种基于贝叶斯学习的端到端网络资源分配方法在权利要求书中公布了：1.一种基于贝叶斯学习的端到端网络资源分配方法，其特征在于， 根据服务商在常规阶段的预期效用值和服务商在激励阶段的预期效用值相等的约束下确定运营商在常规阶段的最优定价，所述服务商在常规阶段的预期效用值根据表达式计算，所述服务商在激励阶段的预期效用值根据表达式 计算，其中，为服务商j在常规阶段T1的预期效用值，vj为服务商j对一单位网络资源的估价，p1为常规阶段T1一单位网络资源的价格，为服务商j在常规阶段T1获取到一单位网络资源的可能性，λ1为服务商在常规阶段T1到达系统的泊松速率，λ1＝Λ1-θ，Λ服从参数为α和β的先验伽马分布， 为常规阶段T1每单位网络资源平均分配给y+1个服务商的概率的期望值，Q为初始网络资源数量，为服务商j在激励阶段T2的预期效用值，[0.8vj-p2θ,x]+表示[0.8vj-p2θ,x]≥0时才有意义，p2θ,x为激励阶段T2一单位网络资源价格关于θ、x的函数，θ为服务商所采取的阈值策略，x为服务商在常规阶段T1请求的网络资源数量，为服务商j在激励阶段T2获取到一单位网络资源的可能性， λ2是在服务商在激励阶段T2到达系统的泊松速率，p2是激励阶段T2更新后的一单位网络资源的价格； 取服务商在激励阶段的预期效用极大值处的定价为运营商在激励阶段的最优定价，求解运营商响应最优定价且获得最优效益时服务商所采取的最优阈值策略，求解运营商响应最优定价且获得最优效益时服务商所采取的最优阈值策略的方法为： 依据表达式 求解运营商响应最优定价时的最优效益，为运营商在常规阶段的最优定价，为运营商在激励阶段的最优定价， 依据表达式θ*＝argmaxθπRQ求解运营商响应最优定价且获得最优效益时服务商所采取的最优阈值策略，θ*为运营商响应最优定价且获得最优效益时服务商所采取的最优阈值策略； 根据服务商所采取的最优阈值策略更新服务商在常规阶段到达系统的泊松速率以及服务商在激励阶段到达系统的泊松速率，根据更新后的服务商在常规阶段到达系统的泊松速率计算服务商在常规阶段的网络资源请求量，根据更新后的服务商在激励阶段到达系统的泊松速率计算服务商在激励阶段的网络资源请求量， 其中，PN1＝k为服务商在常规阶段T1的网络资源请求量N1为k的概率，PN2＝k为服务商在激励阶段T2的网络资源请求量N2为k的概率。

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