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龙图腾网获悉九维数智(北京)科技有限公司申请的专利基于深度学习和多路径A星算法的跨域网络路径选择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：CN120166063B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202510321037.2，技术领域涉及：H04L45/00；该发明授权基于深度学习和多路径A星算法的跨域网络路径选择方法是由汤文龙;裘军;田明营设计研发完成，并于2025-03-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习和多路径A星算法的跨域网络路径选择方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习和多路径A星算法的跨域网络路径选择方法，包括：步骤1，定义网络拓扑结构；步骤2，搭建用于预测有效延迟的神经网络，并将网络拓扑结构作为神经网络输入获取网络路径和链路时延特征；步骤3，使用多路径A星算法，获得候选路径，并验证候选路径是否满足QoS要求，选择满足QoS要求的时延最小的路径；步骤4，通过控制器与交换机的通信协议向交换机下发流表规则，交换机根据流表规则完成数据转发。本发明提出的方法通过深度学习预测有效延迟，并在有向无环图中进行多路径选择，该方法在保证服务质量的基础上，支持跨域网络路径选择。相比传统方法，显著降低了网络信息交换和计算的复杂度。

本发明授权基于深度学习和多路径A星算法的跨域网络路径选择方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习和多路径A星算法的跨域网络路径选择方法，其特征在于，所述基于深度学习和多路径A星算法的跨域网络路径选择方法包括以下步骤： 步骤1，定义网络拓扑结构Ggolbal＝Vglobal,Eglobal,Wglobal； Vglobal为所有本地域内点Vlocal的集合，Eglobal为本地域内的边Elocal和连接域的边Einter，Wglobal为表征节点邻近度的加权邻接矩阵； 步骤2，搭建用于预测有效延迟的神经网络，并将网络拓扑结构作为神经网络输入获取网络路径和链路时延特征； 步骤3，使用多路径A星算法，根据神经网络预测的链路时延特征，获得候选路径，并验证候选路径是否满足QoS要求，选择满足QoS要求的时延最小的路径； 步骤4，选择满足QoS要求且时延最小的路径为目标路径，通过控制器与交换机的通信协议向交换机下发流表规则，交换机根据流表规则完成数据转发； 所述神经网络为图神经网络采取Encoder-Decoder架构，图神经网路网络的输入为图信号X∈RN×P，表示交换机的流入和流出流量； Encoder采取改进的GRU架构，包括重置门、更新门、单元状态和隐藏层状态，重置门和更新门注意力机制进行控制；其中，重置门表示为： rt＝σattention[Xt,Ht-1]+br rt为重置门，σ为sigmoid函数，将计算结果映射到0，1之间，用于控制信息的保留和输出，attention代表利用注意力机制的动态加权求和；Xt为图信号，表示为Query矩阵形式；br表示重置门偏置项，Ht-1为Key和Value矩阵； 其中dk是Xt向量的维度，用于缩放分数，防止梯度爆炸，AttentionScores表示Query与Key之间的匹配度或相关性，即衡量两个向量之间相似度的原始分值； AttentionWeights＝softmaxAttentionScores softmax函数将每个元素归一化到[0,1]范围内，使得每一行的和为1；AttentionWeights表示了各候选信息对最终输出贡献的重要性比例； Output＝AttentionWeights×Ht-1 Output表示应用注意力机制后的更新门重置门对应的attention[Xt,Ht-1]； 最后将Ht-1与注意力权重相乘，单元状态表示为： Ct＝tanhfθ[Xt,rt⊙Ht-1]+bc X是图信号，表示交换机的流入和流出流量，X∈RN×P，fθ是扩散卷积滤波器，θ是可训练的参数；θk,1，θk,2是滤波器参数，k是扩散步骤，使用有限K步阶段，X是具体一个时间步的图信号，bc为更新门偏置项；Do和DI分别是出度和入度对角矩阵，W是加权邻接矩阵； 最后更新隐藏状态： Ht＝ut⊙Ht-1+1-ut⊙Ct ut＝σattention[Xt,Ht-1]+bu bu表示隐藏状态偏置项； Decoder输出X′∈RN×P，表示对下一时间步的预测值，作为LSTM神经网络的输入。

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