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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利基于双层规划的网络资源划分和路径规划联合优化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：CN116915622B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202310952251.9，技术领域涉及：H04L41/12；该发明授权基于双层规划的网络资源划分和路径规划联合优化方法是由田野;程实;李继同;王文东;阙喜戎;左志川设计研发完成，并于2023-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双层规划的网络资源划分和路径规划联合优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于双层规划的网络资源划分和路径规划联合优化方法，涉及计算机网络等领域；首先，针对待测网络，将网络建模成有向图，并记录网络状态信息、网络切片类型信息；然后，设计切片资源划分强化学习算法模型进行网络切片划分；并根据网络信息、切片信息和切片划分比例信息，进行路径规划；基于每种切片的选择路径，结合数据流请求的时延、吞吐量占用和丢包率的需求，制定用户满意度模型和路由策略的联合优化目标；最后，采用针对网络资源和路由联合优化双层模型的迭代计算方法，求解出联合优化目标的最优策略。本发明最大化网络拓扑利用率的同时提高了通信数据流的满意度。

本发明授权基于双层规划的网络资源划分和路径规划联合优化方法在权利要求书中公布了：1.基于双层规划的网络资源划分和路径规划联合优化方法，其特征在于，具体步骤如下： 步骤一、获取待测网络的拓扑信息，利用各个链路和转发节点，构建基于SDN的通信网络拓扑有向图； 步骤二、根据网络建模、5G网络通信流量特征和QoS量化指标，将待测网络的所有通信流量归类为四种切片类型； 四种切片类型分别是时延敏感型、带宽敏感型、时延带宽敏感型和时延丢包敏感型切片； 步骤三、针对网络拓扑建模的有向图和划分的切片类型，将待测网络中每条链路的带宽资源，根据业务的需求按照比例划分为四种切片的占用资源； 每种切片仅占用本切片的带宽资源；其划分方法为： 第k种切片所占资源表示为： bm为通信链路的带宽，λk为第k种切片分配的比例；λk∈[0,1]，且K为待测网络中切片的种类； 步骤四、设计切片资源划分强化学习算法模型，用于对请求通信的数据流按照切片资源进行划分，且计算每种类型切片占用的所有链路的带宽资源； 具体建模过程如下： 步骤401，计算第k种切片的第m条链路的带宽利用率为： 为t时刻链路的带宽使用量： 表示在t时刻是否有业务流将该链路选中作为其路径的组成部分，若其值为1，则表示是，其值为0表示否；表示t时刻经过链路的业务流的数量；表示t时刻请求在链路上的吞吐量； 步骤402，统计t时刻第k种切片在每条链路的带宽资源利用率 其中M为所有链路集合； 步骤403，计算时间T内所有切片在每条链路的平均带宽资源利用率： 步骤404，使用平均资源利用率的方差衡量所有切片链路的资源使用率的差异性； 表示为： 步骤405，使用资源使用率的差异性计算时间T内所有切片的平均方差： 步骤406，得到切片资源划分强化学习算法模型的优化目标函数，为各切片合理地分配资源以均匀地提高所有链路的资源利用率； 优化目标函数表示为： 步骤五、根据切片资源划分强化学习算法模型和请求通信的数据流的实际带宽资源约束，计算候选路径集 步骤六、各切片根据带宽资源的约束、网络状态和业务需求，基于路由算法，从候选路径集中选择路径为各自的数据流提供服务； 步骤七、基于每种切片的选择路径，结合数据流请求的时延、吞吐量占用和丢包率的需求，制定用户满意度模型和路由策略的联合优化目标； 路由策略的优化目标即为最大化长时间内所有用户满意度，表示为： 为第k种切片的选定路径；N为所有选择以为路径的所有的业务集合，γ为固定常数；为满意度模型；表示： βd为延迟在满意度模型中的占比权重，βth为带宽在满意度模型中的占比权重，βl为丢包率在满意度模型中占比权重，为切片类型对应的延迟约束； 数据流请求在t时刻对网络在时延，吞吐和丢包率的需求分别表示为和在t时刻在选定路径时实际所获得的丢包、吞吐和丢包率表示为和 步骤八、采用针对网络资源和路由联合优化双层模型的迭代计算方法，求解出联合优化目标的最优策略； 具体过程为： 步骤801、利用切片资源划分强化学习算法模型和用户满意度模型，搭建上下层的基于双层规划的优化模型； 上层进行切片划分，其最终目标为网络的资源利用率最大； 具体公式为： 下层进行路由选择和优化，其目标是使本条数据流的各项指标最优化，服务满意率最高； 具体公式为 步骤802、使用两个强化学习模型分别在上下层进行决策，通过持续迭代的方式，以分层强化学习达到双层问题的联合优化； 本模型上层算法能够根据网络资源状态做出最优切片划分动作，将策略表示为π，则在t时刻其在状态按照策略π做出动作 SDN控制器模块根据动作分配网络资源，并反馈给下层智能体； 在下层智能体根据分配得到的网络资源，计算请求通信的数据流的具体路由信息p，随后请求数据流通信； 根据网络实际状态信息，下层的流量满意度模型计算出流量满意度优化路由策略，同时，上层的算法目标最大化网络利用率同样计算出智能体奖励值优化切片策略； 上层智能体则根据当前网络状态和下层反馈的需求情况再次分配资源，下层再做路由决策，循环直到上下层智能体奖励持续达到最大，则此时得到了联合优化方法的最优策略，即：最优的资源分配和最优的路由策略。

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