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龙图腾网获悉南京大学申请的专利一种基于自适应分段式学习的网络拥塞控制框架及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：CN116633859B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202310612961.7，技术领域涉及：H04L47/12；该发明授权一种基于自适应分段式学习的网络拥塞控制框架及方法是由郑嘉琦;陈贵海设计研发完成，并于2023-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自适应分段式学习的网络拥塞控制框架及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自适应分段式学习的网络拥塞控制框架及方法，该网络拥塞控制框架包括：拥塞控制模块和自适应分段式学习模块，拥塞控制模块用于根据网络信息调整网络发送速率，并将网络信息转化为样本对后输入自适应分段式学习模块中；自适应分段式学习模块根据样本对实时更新当前样本对对应状态空间的模型参数，形成新决策策略，并通过新决策策略更新拥塞控制模块。本发明提出了一种能够自适应地更新强化学习代理模块的方法，弥补了函数拟合方法和基于表格方法的缺陷，不需要重新学习整个马尔可夫过程便可以实现对连续动作空间和状态空间中环境的变化部分的快速学习，很好地应对了拥塞控制问题中网络环境变化的问题。

本发明授权一种基于自适应分段式学习的网络拥塞控制框架及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应分段式学习的网络拥塞控制框架的拥塞控制方法，其特征在于，基于自适应分段式学习的网络拥塞控制框架包括：拥塞控制模块和自适应分段式学习模块，所述拥塞控制模块用于根据网络信息调整网络发送速率，并将网络信息转化为样本对后输入自适应分段式学习模块中；所述自适应分段式学习模块根据样本对实时更新当前样本对对应状态空间的模型参数，形成新决策策略，并通过新决策策略更新拥塞控制模块； 所述自适应分段式学习模块包括依次连接的重放缓冲区模块、状态分割模块和函数拟合模块；所述重放缓冲区模块将拥塞控制模块中的状态向量、奖赏值、动作值以及下一时刻的状态向量组成样本对，进行存放；所述状态分割模块对重放缓冲区进行子状态空间划分；所述函数拟合模块用于对划分的子状态空间进行函数拟合，更新子状态空间参数，形成新决策策略； 所述基于自适应分段式学习的网络拥塞控制框架的拥塞控制方法具体包括如下步骤： 步骤1、启动在线的拥塞控制模块，收集网络信息，调整网络发送速率，并将网络信息转化为样本对之后存入重放缓存区，并记录样本的回合数； 步骤2、启动自适应分段式学习模块，根据重放缓存区中的样本对更新子状态空间参数，形成新决策策略；包括如下子步骤： 步骤2.1、当每个新的样本对被放入到重放缓冲区中，判断对应的状态空间中的样本对数量是否大于状态空间阈值若是，将对应的状态空间划分成两个不相交的子状态空间，利用各自子状态空间下的样本对对子状态空间进行Q值函数拟合，更新子状态空间参数，形成新决策策略；否则执行步骤2.2； 步骤2.2、若对状态空间进行Q值函数拟合，更新状态空间参数，形成新决策策略； 其中，δ表示增速因子，N表示状态空间初始阈值，lk表示当前状态空间的分割次数，表示状态空间中尚未用于拟合过的样本对数量，表示状态空间中已经用于拟合的样本对数量，λ表示拟合阈值。

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