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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利分布式智能路由方法、系统、电子设备和存储介质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：CN116155805B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202310004678.6，技术领域涉及：H04L45/44；该发明授权分布式智能路由方法、系统、电子设备和存储介质是由关建峰;许长桥;张晶;刘科显;汪鹏程;樊珑设计研发完成，并于2023-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本分布式智能路由方法、系统、电子设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及通信技术领域，提供一种分布式智能路由方法、系统、电子设备和存储介质，该方法包括：确定各节点的第一特征向量，以将各节点的第一特征向量与其邻居节点的第二特征向量输入各节点对应的图神经网络，得到各节点的第三特征向量；其中，各节点通过通信链路连接；将各节点的第三特征向量、队列信息以及目的节点的节点信息输入各节点对应的路由决策网络，得到代价值最小的行动对应的转发接口；采用转发接口转发数据包。本发明通过将图神经网络扩展到基于通信链路的分布式架构中，缓解大量神经网络参数共识的通信压力，并将其与多智能体强化学习架构结合，在低通信开销的情况下实现自适应、全局优化性强的自主路由决策和调度。

本发明授权分布式智能路由方法、系统、电子设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种分布式智能路由方法，其特征在于，包括： 确定各节点的第一特征向量，以将各所述节点的第一特征向量与其邻居节点的第二特征向量输入各所述节点对应的图神经网络，得到各所述节点的第三特征向量；其中，各节点的图神经网络之间通过通信链路连接，即图神经网络是扩展到基于通信链路的分布式架构中的，所有节点共同构成一个整体的图神经网络； 将各所述节点的第三特征向量、队列信息以及目的节点的节点信息输入各所述节点对应的路由决策网络，得到代价值最小的行动对应的转发接口； 采用所述转发接口转发数据包； 所述将各所述节点的第一特征向量与其邻居节点的第二特征向量输入各所述节点对应的图神经网络，得到各所述节点的第三特征向量的过程如下所示： ； ； 式中，表示t时刻节点的第一特征向量，表示用于根据邻居节点的第二特征向量更新节点的特征向量的函数，表示节点的一跳邻居节点集合，表示将迭代后的第一特征向量转化为第三特征向量的函数，表示节点的第三特征向量； 所述采用所述转发接口转发数据包之后，还包括： 确定最小化目标值与路由决策网络的输出值之间的均方误差； 基于所述均方误差更新所述图神经网络和所述路由决策网络的参数； 所述确定最小化目标值与路由决策网络的输出值之间的均方误差的过程如下： ； 式中，表示均方误差，表示最小化目标值，表示节点当前决策行动的输出，表示路由决策网络参数，表示图神经网络参数； 所述最小化目标值的计算过程如下所示： ； 式中，表示最小化目标值，表示节点转发到对端节点的代价值，表示折扣因子，表示对端节点返回给节点的估计的后续转发的代价值； 在接收到下一跳节点回传的转发时间估计值后，节点n将本次决策的记录保存到经验回放池Dn中，其中；每执行决策C次后，节点n从自身的经验回放池中随机抽取X个采样，基于误差函数计算均方误差，采用梯度下降算法进行路由决策网络参数和图神经网络参数的调整。

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