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龙图腾网获悉中国人民解放军陆军工程大学申请的专利基于深度学习的服务功能链可靠性部署方法、系统及装置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：CN116566829B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202310395959.9，技术领域涉及：H04L41/0895；该发明授权基于深度学习的服务功能链可靠性部署方法、系统及装置是由赵东昊;刘益岑;王路;卢昱;黄哲轩设计研发完成，并于2023-04-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的服务功能链可靠性部署方法、系统及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的服务功能链可靠性部署方法、系统及装置，所述方法包括，S1、获取主拓扑最短路径集合；S2、获取主拓扑部署，根据主拓扑计算主拓扑可靠度；S3、根据所述主拓扑初始化有限状态空间S、有限动作空间A和状态转移概率P，将初始化后的所述S、A和P输入到CMAC‑Q‑Learning模型，S和P用于存储Q‑Learning迭代过程中产生的状态‑动作对；S4、计算值函数Qst,at；S5、对算法运行条件进行判断，若运行符合条件则执行S4，若不符合运行条件则执行S6。S6、将主拓扑部署和备份路径部署输出得到可靠服务功能链部署方案πs。本发明可以实现深度强化学习的服务功能链可靠性部署。

本发明授权基于深度学习的服务功能链可靠性部署方法、系统及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的服务功能链可靠性部署方法，其特征在于，包括， S1、获取主拓扑最短路径集合； S2、根据最短路径集合获取主拓扑部署，根据主拓扑计算主拓扑可靠度，并根据主拓扑可靠度判断是否需要备份VNF选择模型，若不需要备份VNF选择模型，则完成服务功能链可靠性部署，若需要备份VNF选择模型，继续执行步骤； S3、根据所述主拓扑初始化有限状态空间S、有限动作空间A和状态转移概率P，将初始化后的所述S、A和P输入到CMAC-Q-Learning模型，S和A用于存储Q-Learning迭代过程中产生的状态-动作对； S4、计算值函数Qst,at； S5、将值函数Qst,at输入CMAC神经网络，并通过表格查询的方式，根据值函数Qst,at对CMAC神经网络进行拟合，在局部邻域内进行权值W更新和取值学习率，对算法运行条件进行判断，若运行符合条件则执行S4，若不符合运行条件则执行S6； S6、根据行为策略计算得到最优的备份VNF个数BN，基于联合备份模型计算得到相应的备份链路BE，根据计算资源、链路资源、时延和可靠性约束得到备份路径部署，将主拓扑部署和备份路径部署输出得到可靠服务功能链部署方案πs。

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