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龙图腾网获悉南京南瑞信息通信科技有限公司申请的专利基于融合专家网络与深度强化学习的智能流量编排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：CN120835005B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202511310650.0，技术领域涉及：H04L41/16；该发明授权基于融合专家网络与深度强化学习的智能流量编排方法是由赵希超;张付存;郭靓;纪元;姜训;王晔;曹杭志;王清华;王凯迪;陈国广设计研发完成，并于2025-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于融合专家网络与深度强化学习的智能流量编排方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于融合专家网络与深度强化学习的智能流量编排方法，包括实时采集网络节点与链路状态数据，构建时序输入向量和拓扑图结构；使用时序神经网络和图神经网络分别提取流量时空特征与节点拓扑特征，融合后通过分类网络预测未来流量，并完成至不同服务等级网络切片的粗粒度编排；将资源调度建模为多智能体马尔可夫决策过程，设计状态空间、动作空间和奖励函数；初始化深度强化学习智能体，通过交互经验进行训练；融合预训练的专家策略网络，构建总损失函数以优化网络参数；最终生成能够根据实时状态动态优化流量路径与资源分配的智能策略；本发明能够实现多业务差异化服务质量需求下的高效资源调度。

本发明授权基于融合专家网络与深度强化学习的智能流量编排方法在权利要求书中公布了：1.一种基于融合专家网络与深度强化学习的智能流量编排方法，其特征在于，包括以下步骤： 1网络状态感知与输入构建：采集网络中所有节点及链路的多维度实时运行状态参数，并基于所采集的数据构建用于表征业务流量时空分布的时序输入向量和用于表征网络连接关系的拓扑图结构； 2多维特征提取与融合分类：利用时序神经网络模型处理所述时序输入向量以提取流量的时空特征，同时利用图神经网络模型处理所述拓扑图结构以提取节点的拓扑关联特征；将所述时空特征与拓扑关联特征进行融合，并通过一个非线性分类网络对融合后的特征进行处理，以预测未来流量并完成将其划分至不同服务质量等级逻辑网络切片的粗粒度编排； 3强化学习环境建模：将网络资源调度问题建模为一个多智能体马尔可夫决策过程，将每个资源节点定义为一个智能体，并为每个智能体设计其状态空间、动作空间及奖励函数；所述状态空间包含节点资源状态、历史分配记录及容量约束，所述动作空间包含对各类切片资源的调整指令，所述奖励函数用于量化评估动作的综合效能； 4智能体初始化与交互：初始化深度强化学习智能体的决策网络、目标网络及经验存储单元；智能体感知当前状态，通过决策网络输出价值评估并选择资源调整动作，执行所述资源调整动作以更新网络资源分配，随后环境反馈一个奖励信号，并将智能体执行动作与环境反馈对应的交互经验存入所述经验存储单元； 5专家知识融合与网络训练：利用历史最优决策数据预训练一个专家策略网络以模拟专家行为；在强化学习训练过程中，从经验存储单元中采样数据来计算决策网络的损失，同时计算决策网络策略与专家策略网络输出之间的差异损失；将所述决策网络的损失与所述差异损失结合以构建总损失函数，并通过反向传播更新决策网络参数，定期同步目标网络参数； 6最优策略生成：重复执行交互与训练过程直至策略收敛，最终输出一个能够根据实时网络状态生成最优流量路径与资源分配策略的智能模型。

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